Kursus Skripsi Tesis Disertasi Unreal Engine Digital Twin | “Simulasi Digital Twin untuk Optimalisasi Proses Produksi di Industri Manufaktur Menggunakan Unreal Engine 5”

Berikut Silabus 40 Sesi: Simulasi Digital Twin untuk Optimalisasi Proses Produksi di Industri Manufaktur Menggunakan Unreal Engine 5

📌 Deskripsi Kursus

Kursus ini dirancang untuk membimbing peserta dalam membangun dan mengimplementasikan simulasi Digital Twin untuk optimasi proses produksi di industri manufaktur menggunakan Unreal Engine 5 (UE5). Peserta akan belajar tentang konsep Digital Twin, pemodelan 3D, integrasi sensor IoT, simulasi data real-time, AI, dan visualisasi interaktif dalam lingkungan UE5.

📅 Modul Pembelajaran (40 Sesi)

🔹 Modul 1: Pengenalan Digital Twin dan Unreal Engine 5 (Sesi 1-5)

🔹 Sesi 1: Pengantar Digital Twin dalam Industri Manufaktur
🔹 Sesi 2: Studi Kasus Digital Twin di Sektor Manufaktur
🔹 Sesi 3: Pengantar Unreal Engine 5 untuk Simulasi Industri
🔹 Sesi 4: Instalasi dan Konfigurasi Unreal Engine 5
🔹 Sesi 5: Memahami Antarmuka dan Workflow UE5

🔹 Modul 2: Pemodelan 3D dan Visualisasi Proses Manufaktur (Sesi 6-12)

🔹 Sesi 6: Dasar-dasar Pemodelan 3D untuk Pabrik Manufaktur
🔹 Sesi 7: Impor dan Optimasi Model CAD ke Unreal Engine 5
🔹 Sesi 8: Material, Tekstur, dan Shader untuk Visualisasi Realistis
🔹 Sesi 9: Pembuatan Animasi Mesin dan Robot di UE5
🔹 Sesi 10: Penerapan Pencahayaan dan Efek Visual dalam Simulasi
🔹 Sesi 11: Implementasi UI Interaktif untuk Navigasi Digital Twin
🔹 Sesi 12: Pembuatan Blueprint Dasar untuk Interaksi Pengguna

🔹 Modul 3: Integrasi Data Real-Time dan IoT dalam Digital Twin (Sesi 13-19)

🔹 Sesi 13: Konsep dan Arsitektur Integrasi IoT dengan Digital Twin
🔹 Sesi 14: Simulasi Data Sensor dalam Unreal Engine 5
🔹 Sesi 15: Menghubungkan Unreal Engine 5 dengan MQTT dan WebSockets
🔹 Sesi 16: Pengambilan Data dari Sensor Industri (PLC, SCADA, OPC UA)
🔹 Sesi 17: Visualisasi Data Sensor dalam Unreal Engine 5
🔹 Sesi 18: Automasi dan Kontrol Sistem di Digital Twin
🔹 Sesi 19: Studi Kasus: Simulasi Pabrik dengan Data Real-Time

🔹 Modul 4: Penggunaan AI dan Machine Learning dalam Digital Twin (Sesi 20-26)

🔹 Sesi 20: Penerapan AI dalam Simulasi Digital Twin
🔹 Sesi 21: Pengenalan Machine Learning untuk Prediksi dan Optimasi
🔹 Sesi 22: Implementasi AI untuk Pemantauan Kondisi Mesin
🔹 Sesi 23: Automasi Proses Produksi Menggunakan AI di UE5
🔹 Sesi 24: Integrasi Model AI dengan Unreal Engine 5
🔹 Sesi 25: Analisis dan Prediksi Kinerja Proses Manufaktur
🔹 Sesi 26: Simulasi Keputusan Bisnis Berdasarkan Data Digital Twin

🔹 Modul 5: Optimasi dan Validasi Digital Twin dalam Manufaktur (Sesi 27-33)

🔹 Sesi 27: Teknik Optimasi Simulasi Digital Twin
🔹 Sesi 28: Validasi Model Digital Twin dengan Data Historis
🔹 Sesi 29: Pengukuran Efisiensi dan Performa Pabrik dalam Simulasi
🔹 Sesi 30: Implementasi Maintenance Predictive Menggunakan Digital Twin
🔹 Sesi 31: Studi Kasus: Pengurangan Downtime dengan Digital Twin
🔹 Sesi 32: Simulasi Efek Perubahan Parameter Produksi
🔹 Sesi 33: Penggunaan Augmented Reality (AR) untuk Digital Twin

🔹 Modul 6: Implementasi dan Deployment Digital Twin (Sesi 34-40)

🔹 Sesi 34: Pembuatan UI/UX Interaktif untuk Operator Pabrik
🔹 Sesi 35: Export dan Deployment Aplikasi Digital Twin
🔹 Sesi 36: Menggunakan Unreal Engine 5 untuk Cloud-based Digital Twin
🔹 Sesi 37: Keamanan Data dan Akses dalam Digital Twin
🔹 Sesi 38: Pengujian dan Debugging Aplikasi Digital Twin
🔹 Sesi 39: Presentasi dan Demonstrasi Digital Twin Manufaktur
🔹 Sesi 40: Evaluasi Akhir dan Rekomendasi Pengembangan Lanjutan

🎯 Hasil yang Diharapkan:

✅ Memahami konsep Digital Twin dalam konteks manufaktur
✅ Mampu membangun simulasi pabrik dengan Unreal Engine 5
✅ Mampu mengintegrasikan sensor IoT dan data real-time ke dalam Digital Twin
✅ Memanfaatkan AI untuk optimasi dan prediksi dalam sistem manufaktur
✅ Mampu mengembangkan aplikasi Digital Twin yang dapat di-deploy dan digunakan industri

🔹 Tools yang Digunakan:

✔ Unreal Engine 5
✔ Blender / Autodesk Maya (untuk model 3D)
✔ Python / TensorFlow / Scikit-learn (untuk AI dan Machine Learning)
✔ Node.js / WebSockets / MQTT (untuk komunikasi IoT)
✔ OPC UA / PLC (untuk integrasi dengan sistem industri)