数字孪生在pH和生物反应器系统设计中特别有用。与其他浓度测量相比，pH系统的氢离子浓度控制精度和范围要高很多个数量级。然而，这伴随着异常的过程增益非线性和仪器响应要求。数字孪生可以大大提高系统性能并降低系统成本，详见ISA 2023第四版“高级pH测量和控制”。
用于为大多数现代新药生产生物制剂的生物反应器需要极其严格的pH值和温度控制。digital twin不仅有机会提高pH和温度系统的性能，还可以开发创新的葡萄糖和谷氨酰胺控制系统，通过先进的控制（包括批次特性和终点控制）来缩短批次周期和提高产量。数字孪生技术能够通过更好的过程开发和控制来改进价值超过1000万美元的批次，而无需在实际工厂内进行测试或实验，详见ISA 2020年第二版“生物过程建模和控制新方向”。
此外，动态模型可以通过匹配虚拟和实际工厂操纵流来非侵入式地适应以提高虚拟工厂保真度。这可以通过离线开发的MPC来完成，MPC的受控变量是虚拟工厂的操纵流量，目标是实际工厂的操纵流量，操纵变量是相应的虚拟工厂的模型参数。
自适应的完成不会影响实际的工厂，因为工厂的操纵变量是由数字孪生体读取的，而不是由数字孪生体改变的。至关重要的是，数字孪生与实际工厂具有相同的设定点和调谐设置，并且数字孪生在控制器输出初始化后与实际工厂相匹配。
图3显示了MPC使用推理测量和KPI进行的生物反应器模型调整和相应优化。MPC的优化设定值以及生长和生产率的推理测量是在不影响实际工厂的建议模式下完成的。图3中未显示的是MPC在另一个数字孪生体中以自动模式运行，该数字孪生体是经过调整的数字孪生体的副本，用于生成和研究优化的设定点。如果这些设定值证明比通过在线和在线分析仪计算的推断测量值的MPC更准确、更有益和更可靠，则最终仅用于自动优化工厂。
最后的想法
数字孪生和虚拟工厂为开发、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提供了一个革命性的机会。过程控制工程师需要学习更多关于建立和运行动态模拟的知识，以及如何利用它们开发新工厂或优化现有工厂的运营。