Selama bertahun-tahun, sistem pergudangan beroperasi dengan metode manual yang mengandalkan pencatatan fisik, inspeksi langsung, dan intervensi manusia dalam pengambilan keputusan. Namun, dengan kompleksitas rantai pasok modern, pendekatan manual tidak lagi memadai. Perkembangan teknologi kini mendorong transformasi besar: adopsi Digital Twin dalam sistem pergudangan, yang mengubah gudang tradisional menjadi smart warehouse dengan tingkat visibilitas dan kecerdasan yang jauh lebih tinggi.
Digital Twin adalah representasi virtual dari aset fisik, proses, atau sistem yang diperbarui secara real-time dengan data sensor IoT, kamera, dan perangkat digital lainnya. Dalam konteks pergudangan, Digital Twin memungkinkan manajer untuk memiliki “kembaran digital” gudang mereka, lengkap dengan informasi posisi barang, status mesin, hingga pergerakan pekerja. Gubbi et al. (2013) menjelaskan bahwa integrasi IoT dan digitalisasi proses menjadi fondasi utama terbentuknya kembaran virtual yang akurat.
Dengan Digital Twin, sistem pergudangan tidak lagi sekadar mencatat apa yang sudah terjadi, melainkan juga memprediksi apa yang akan terjadi. Misalnya, jika sistem mendeteksi peningkatan permintaan pada produk tertentu, Digital Twin dapat mensimulasikan skenario penempatan barang agar picking lebih cepat. Menurut Ivanov & Dolgui (2020), Digital Twin dalam logistik membantu perusahaan meningkatkan fleksibilitas rantai pasok dan mengurangi risiko gangguan operasional.
Transformasi ini juga mendukung otomatisasi cerdas. Robot gudang yang terhubung dengan Digital Twin dapat bergerak lebih efisien karena diarahkan oleh data real-time. Proses inbound dan outbound menjadi lebih mulus, sementara risiko human error berkurang signifikan. Di sisi lain, analitik berbasis AI yang terintegrasi dengan Digital Twin memungkinkan deteksi anomali, misalnya jika terjadi kesalahan penempatan atau potensi keterlambatan pengiriman.
Manfaat lain adalah pada aspek efisiensi energi dan keberlanjutan. Dengan Digital Twin, perusahaan dapat mensimulasikan penggunaan energi gudang dan mengidentifikasi cara untuk mengurangi konsumsi. Hal ini sejalan dengan laporan Tao et al. (2018) yang menunjukkan bahwa Digital Twin tidak hanya meningkatkan efisiensi operasional, tetapi juga mendukung strategi ramah lingkungan.
Tantangan adopsi teknologi ini tentu ada, mulai dari biaya investasi infrastruktur, kebutuhan data berkualitas tinggi, hingga keharusan integrasi dengan sistem ERP dan WMS yang sudah ada. Namun, semakin banyak perusahaan logistik dan ritel global mulai beralih ke Digital Twin karena manfaat jangka panjangnya dalam ketahanan rantai pasok dan peningkatan layanan pelanggan.
Perjalanan dari manual ke cerdas melalui Digital Twin menunjukkan arah masa depan pergudangan. Gudang tidak lagi sekadar ruang penyimpanan barang, melainkan pusat kendali pintar yang mampu memantau, menganalisis, dan mengoptimalkan setiap aspek operasional. Dengan Digital Twin, perusahaan dapat menghadapi tantangan logistik modern dengan lebih tangkas, efisien, dan berorientasi pada keberlanjutan.
Referensi
- Gubbi, J., Buyya, R., Marusic, S., & Palaniswami, M. (2013). Internet of Things (IoT): A Vision, Architectural Elements, and Future Directions. Future Generation Computer Systems, 29(7), 1645–1660. https://doi.org/10.1016/j.future.2013.01.010
- Ivanov, D., & Dolgui, A. (2020). A digital supply chain twin for managing the disruption risks and resilience in the era of Industry 4.0. Production Planning & Control, 32(9), 775–788. https://doi.org/10.1080/09537287.2020.1768450
- Tao, F., Qi, Q., Liu, A., & Kusiak, A. (2018). Data-driven smart manufacturing. Journal of Manufacturing Systems, 48, 157–169. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2018.01.006
- Kritzinger, W., Karner, M., Traar, G., Henjes, J., & Sihn, W. (2018). Digital Twin in manufacturing: A categorical literature review and classification. IFAC-PapersOnLine, 51(11), 1016–1022. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2018.08.474
- Negri, E., Fumagalli, L., & Macchi, M. (2017). A review of the roles of Digital Twin in CPS-based production systems. Procedia Manufacturing, 11, 939–948. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2017.07.198