今天的自动化系统能力为我们提供了绝佳的机会，以满足可持续和高效工厂运营的需求和挑战。智能仪表的性能和智能，以及控制算法、数据分析、诊断和模拟日益增强的能力，为处理各种过程状况提供了令人难以置信的可能性。考虑到越来越多的控制专家退休，预算和时间表越来越紧，设备和专业人员被迫超出最初的预期，这一点尤为重要。
在实际工厂中，越来越难以进行开发、实施和持续提高工厂产能和效率或延长设备寿命所需的测试和实验。凭借虚拟工厂，数字孪生体提供了一种突破性的前进方式。
虚拟工厂是一种软件模型，包含了适应性实时模拟中的所有最新功能，包括过程、设备和自动化系统的动态响应。数字孪生建立了导入实际工厂使用的配置和文件所需的理解。数字孪生设置和使用通常在有经验的过程控制工程师的功能范围内。许多工具可以帮助改进和连接动态模拟。然而，与虚拟工厂相关的模型和高级控制工具更有可能是由专家开发的。
本文回顾了数字孪生的功能价值，并使用一个生物反应器系统设计示例来展示数字孪生建模和模拟如何为虚拟工厂设计提供信息，并最大限度地发挥科学家、操作员、过程控制工程师和控制系统之间的协同作用，从而实现过程优化。它改编自两本新书，可以帮助过程控制工程师更多地了解虚拟工厂、设置和运行动态模拟以及使用数字孪生技术优化现有工厂的运营。这些知识对于解决生物过程和pH控制系统中的诸多挑战以及实现最可靠和最专业的过程性能至关重要。
函数值
图1说明了数字孪生的功能价值，强调了控制系统的双向流动以及过程控制和分析工具的过程/设备知识，包括在线关键绩效指标（KPI）和实时会计（RTA）指标，以进行更好的分析并证明改进的合理性。除了动态模型和数据分析之外，双向知识流动是改进工艺/设备和控制系统的关键。随着动态模型保真度的提高，这些工具有机会从数字孪生体中获得可用于实际工厂的结果。通过应用加速因子来校正调整，动态模型可以比实时模型运行得更快。可以开发新的控制功能并将其包含在动态模型中进行评估。如果在线指标显示控制和过程性能有显著改善，原型功能可以作为新模块或现有模块的改进添加到分布式控制系统（DCS）中。