尽管随着自动化项目接近完成，动态模型的使用主要集中在培训操作员上，但其改善系统性能的能力已大大提高。数字孪生应根据最佳操作员实践和过程知识详细说明解决困难情况所需的任务，并通过基于状态的控制消除对特殊操作员行动的需求。先进过程控制（APC）和模型预测控制（MPC）可以智能、连续和自动地对干扰做出响应并解决约束，具有很好的可重复性。
相比之下，考虑到死区时间、多变量情况和人类行为的不确定性，操作员可以在持续关注、深入了解和及时预测校正方面做到这一点。有些运营商可能做得很好，但不是所有的运营商。然后，当然，操作员可能会有糟糕的一天。自动化通过更加一致的操作实现了对异常情况的持续改进和识别。操作员通过在线指标更好地了解控制系统功能和过程性能，大大减少了操作员不必要地使控制系统脱离其最高模式和/或改变流程而造成的中断。此外，与稳态操作相比，当风险最大时，程序自动化可以消除启动期间的手动操作。
虽然我们只列出了操作员和过程控制工程师，但维护技术人员、过程工程师、机械工程师和信息技术（IT）专家也需要知识来获得最佳性能。想想看，如果我们都在同一页上理解过程、操作机会和最佳测量、阀门、控制器和软件的价值，会实现什么。
提高工厂知识和绩效的可能数字孪生机会包括:
- 因果关系
- 相互作用和共振
- 阀门和传感器响应
- 过程安全管理
- 控制系统和安全仪表系统（SIS）知识
- 验证和监管支持
- 代码检验
- 工艺和设备知识
- 工艺设备退化
- 启动、过渡、关闭和批处理操作
- 最佳工作点。
甚至在项目前端的配置开始之前，过程模型就可以用于评估控制策略和高级控制工具。过去，这是通过离线动态模拟完成的。能够随时访问适用于台式或中试运行的基本和高级控制和模拟的工业工具集提供了快速原型开发的机会。这可以使控件定义具有更好的细节和潜在性能。
现在，带有小型工业DCS的台式或中试系统已经上市，这极大地促进了控制系统的开发和升级。具有主要制造系统所有功能的台式系统和试点工厂尚未普及，因为这类公司的开发团队传统上不具备配置、维护和设计这些系统的专业知识（更重要的是，没有兴趣）。数字孪生技术使科学家和控制工程师能够协同工作，将DCS的强大功能融入过程研发中。