Studi Systematic Literature Review (SLR) Perkembangan Teknologi Digital Twin untuk Strategi Perawatan Berkelanjutan pada Industri Proses Petrokimia: Pendekatan Lintas Sektor

Authors

  • Silvia Febriani Politeknik Industri Petrokimia Banten https://orcid.org/0000-0001-5764-9685
  • Dea Fajria Tatarizqa Japal Universitas Islam Internasional Indonesia
  • Nurhasanah Politeknik Industri Petrokimia Banten

DOI:

https://doi.org/10.62278/jits.v3i3.113

Keywords:

Digital Twin, Predictive Maintenance, Industri Petrokimia, Keberlanjutan, Systematic Literature Review

Abstract

Perkembangan teknologi Digital Twin dalam kerangka Revolusi Industri 4.0 telah mendorong transformasi strategi perawatan industri menuju pendekatan yang lebih adaptif, prediktif, dan berkelanjutan. Industri proses petrokimia, dengan karakteristik operasional berisiko tinggi,meliputi tekanan dan temperatur ekstrem, dinamika reaksi kimia yang kompleks, serta potensi kegagalan katastrofis akibat korosi dan kebocoran bahan berbahaya,memiliki urgensi yang sangat tinggi terhadap sistem pemantauan dan perawatan berbasis prediksi. Namun, kajian sistematis mengenai implementasi Digital Twin secara spesifik pada sektor petrokimia masih sangat terbatas dalam literatur ilmiah. Kondisi ini merupakan kesenjangan penelitian (research gap) yang signifikan dan menjadi justifikasi utama penelitian ini. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan memetakan perkembangan teknologi Digital Twin dalam mendukung strategi perawatan berkelanjutan pada industri proses petrokimia melalui pendekatan Systematic Literature Review (SLR) berbasis protokol PRISMA.  Hasil analisis menunjukkan bahwa penelitian Digital Twin mengalami peningkatan signifikan sejak tahun 2020 dan mencapai fase ekspansi strategis pada periode 2022–2023. Dominasi penelitian masih berada pada sektor manufaktur (43%), sementara sektor petrokimia relatif lebih terbatas (28%),temuan ini secara langsung mengkonfirmasi research gap yang menjadi fondasi penelitian ini. Dari perspektif strategi perawatan, predictive maintenance merupakan paradigma dominan yang berkontribusi signifikan terhadap optimalisasi sumber daya dan peningkatan keselamatan operasional. Penelitian ini menyimpulkan bahwa Digital Twin memiliki potensi strategis untuk mentransformasikan sistem perawatan industri proses petrokimia menjadi lebih efisien, aman, dan berkelanjutan, dengan syarat integrasi simultan antara predictive intelligence, risk-based optimization, dan sustainability-oriented lifecycle management yang spesifik terhadap parameter unik petrokimia.

Author Biographies

Silvia Febriani, Politeknik Industri Petrokimia Banten

Program Studi Teknologi Mesin Industri Petrokimia

Dea Fajria Tatarizqa Japal, Universitas Islam Internasional Indonesia

Program Studi Sustainable Finance

Nurhasanah, Politeknik Industri Petrokimia Banten

Program Studi Teknologi Mesin Industri Petrokimia

References

Al Ghazal, A. H., et al. (2022). Saudi Aramco's process digital twin: Advances and implementation strategy. Proceedings of the SPE Middle East Oil and Gas Show and Conference. https://doi.org/10.2118/211026-MS

Alexopoulos, K., Nikolakis, N., & Chryssolouris, G. (2020). Digital twin-driven supervised machine learning for the development of artificial intelligence applications in manufacturing. International Journal of Production Research, 58(15), 1–17. https://doi.org/10.1080/0951192X.2020.1747642

Attaran, M., Attaran, S., & Celik, B. (2023). The impact of digital twins on the evolution of intelligent manufacturing and Industry 4.0. Discover Sustainability, 4. https://doi.org/10.1007/s43674-023-00058-y

Ditzel, L. F. S., et al. (2020). Digital twin in manufacture: A systematic review of literature. Brazilian Journal of Development, 6(9). https://doi.org/10.34117/bjdv6n9-158

Ezzat, A. A. (2025). Refinery-petrochemical operations developments. Petroleum Engineering and Science Journal. https://doi.org/10.21608/pesj.2025.415581.1038

Gao, L., Jia, M., & Liu, D. (2022). Process digital twin and its application in petrochemical industry. Journal of Software Engineering and Applications, 15(8), 309–320. https://doi.org/10.4236/jsea.2022.158018

Hu, S., Wang, S., Su, N., Li, X., & Zhang, Q. (2020). Digital twin-based reference architecture for petrochemical monitoring and fault diagnosis. Oil & Gas Science and Technology, 75. https://doi.org/10.2516/OGST/2020095

Igbokwe, N., et al. (2024). The role of digital twins in optimizing renewable energy utilization and energy efficiency in manufacturing. Sustainable Industrial Digital Business Journal, 1(4). https://doi.org/10.38035/sijdb.v1i4.262

Kamble, S. S., Gunasekaran, A., Parekh, H., Mani, V., & Belhadi, A. (2022). Digital twin for sustainable manufacturing supply chains: Current trends, future perspectives, and an implementation framework. Technological Forecasting and Social Change, 176. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2021.121448

Khdoudi, A., Masrour, T., El Hassani, I., & El Mazgualdi, C. (2024). A deep-reinforcement-learning-based digital twin for manufacturing process optimization. Systems, 12(2). https://doi.org/10.3390/systems12020038

Kurniawan, et al. (2024). Peran digital twin dalam otomatisasi manufaktur berkelanjutan.

Liu, H., Zhang, B., Wu, V., Yang, X., & Wang, L. (2025). Review of digital twin in the automotive industry on products, processes and systems. International Journal of Advanced Manufacturing Modeling. https://doi.org/10.53941/ijamm.2025.100006

Liu, Z., Meyendorf, N., & Mrad, N. (2018). The role of data fusion in predictive maintenance using digital twin. AIP Conference Proceedings, 1955. https://doi.org/10.1063/1.5031520

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

Örs, E., Schmidt, R., Mighani, M., & Shalaby, M. (2020). A conceptual framework for AI-based operational digital twin in chemical process engineering. Proceedings of IEEE ICE/ITMC. https://doi.org/10.1109/ICE/ITMC49519.2020.9198575

Pal, P. K., Hens, A., Behera, N., & Lahiri, S. (2023). Digital twins: Transforming the chemical process industry: A review. Canadian Journal of Chemical Engineering, 101. https://doi.org/10.1002/cjce.25611

Romadhona, H., & Zulfairah. (2024). Penerapan digital twin dalam simulasi dan optimasi proses logistik berkelanjutan. Jurnal Global Ilmu Teknologi, 1(4). https://doi.org/10.38035/jgit.v1i4.197

Shinkevich, A. I., Kasimova, A., & Alekseeva, A. (2023). Using digital twins for greening the chemical industry. Russian Engineering Research, 43. https://doi.org/10.37313/1990-5378-2023-25-4-87-94

Siswanto, S., & Dewi, M. U. (2023). Penerapan teknologi digital twin untuk pemodelan sistem industri otomatis dalam meningkatkan efisiensi produksi dan keamanan operasional. Journal of New Trends in Sciences, 1(4), 44–54. https://doi.org/10.59031/jnts.v1i4.780

Soleymanizadeh, H., Qu, Q., Bamakan, S. M. H., & Zanjirchi, S. M. (2023). Digital twin empowering manufacturing paradigms: Lean, agile, just-in-time, flexible, resilience, sustainable. Procedia Computer Science, 219, 1480–1487. https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.08.114

Downloads

Published

2026-04-30