想象一下，当您在运营工厂时能够看到具有确定性的未来。实现这一目标的关键在于非常接近现实的仿真。在像数字化双胞胎这样的模型中，使用数学方程来描述现实（包括所有工厂组件及其特征和功能）。

　　数字化双胞胎不仅可以映射现实，还可以映射“假设”场景，以对工厂未来的行为做出可靠的预测。它可以做到这一点，因为模型既不受设备的技术限制，也不受安全限制的约束，因此，过程优化的工作可以在一个安全的虚拟环境中完成。

　　由于仿真没有时间限制，对工厂行为的准确预测也就不再是梦想。理想情况下，在单一工艺工厂中，三个“独立”的数字化双胞胎相互协作：产品的数字化双胞胎、生产的数字化双胞胎以及性能的数字化双胞胎。要理解“数字化双胞胎”的概念，重要的是记住细节的深度——模型的准确性——取决于预期目的。根据具体工作的不同，例如生产仿真、生产过程的优化或解决经济性问题，所需的模型的精度可能高点或低点，区分这些是有益的。

　　数字化工艺模型和虚拟调试

　　在工厂的整个生命周期内，一些新的方法正在从将单个模型和软件工具集成到一个一致的、语义相关的系统中的方法中出现。生成这类系统和模型，需要大量深入的工艺工程专业知识以及诸多软件系统。因此，可以使用现有的系统知识和最新发布的信息，使用仿真软件来生成初始数字化工艺模型，然后，将其应用于设计工厂及其组件——也就是所谓的“概念设计”。

　　在此阶段，所有知识都进入工艺流程图(PFD)，这是数字化工艺模型的基础。在下一个工程阶段，数字化工艺模型被转移到系统规划工具中，以形成数字化工厂双胞胎的基础。进一步通过系统特定元素，依次扩展。然后就可以使用工厂工程工具，创建数字化工厂双胞胎的基本结构。

　　工艺过程建模完成后，所需的信息都会被传输到过程控制系统中的工程系统。除此之外，现场层也被映射到一个仿真平台中，因此可以虚拟调试自动化软件。

　　虚拟调试有很多好处。一方面，可以提前测试所有自动化功能，同时也可以使用仿真来准备和培训工厂运行人员，特别是关键的应用场景，可以在虚拟环境中进行而不会对工厂造成任何风险。因此，可以针对标准运营以及事故中断时的工厂行为提供培训。

　　基于模型的创新技术

　　在运营阶段，软传感器是数字化双胞胎的一个重要应用。它们可以估计无法使用工艺模型获得的过程变量，以根据据需要优化过程控制。理想情况下，该模型是工厂现有的数字化双胞胎模型。以往的经验表明，基于模型的技术是仿真、过程优化和准确预测的关键。

　　协调使用上述产品、生产和性能这三个数字化双胞胎，可以最大限度地提高过程工厂整个生命周期的经济效益。如果这些仿真模型能够互联互通，从而实现贯穿从工程设计到运营的整个生命周期的一体化工厂管理，则可以进一步扩大优势。（作者：Eckard Eberle）