化学加工行业的数字化转型似乎是一项艰巨的努力，但有了数字双胞胎，通过数字模型跟踪物理世界中的资产是可能的，也是最佳的。
创建数字双胞胎是为了通过数字模型表示物理世界中的资产。然而，它不仅仅是一个数据模型。一定有某种形式的关系互动。换句话说，创建数字双胞胎的数据必须始终忠实地与现实环境匹配。它应该看起来和感觉起来像真实的环境。如果不是，那么模型模拟就不能提供有用的结果。有了忠实的数字双胞胎和六个基本标准，用户可以实现一个系统，推动整个运营生命周期和整个组织的改进。
实际投资
无论化工厂有多大或多小，数字双胞胎都是一项实用的投资。如果使用得当，数字双胞胎模拟不仅可以成为项目生命周期的灵活和可扩展的工具，而且可以用于整个工厂。
对于用户来说，要确保他们对数字孪生架构进行了尽可能好的投资，正确和及时的数据至关重要。数字模型必须反映工厂的物理世界，否则工厂的运营改进和控制将永远不会发生。如果没有适当的尽职调查，用户的投资更有可能导致亏损。
改进的过程和控制
通过对数字双胞胎的整体方法，化学加工厂可以从每个项目的第一阶段改进工程。先进的模拟技术利用现有项目的过程模型，可以帮助提高速度，减少浪费，如果发现更有效的模型是有用的，甚至可以完全改变过程。
数字双胞胎越精确，每个项目就会越精简。在确保数字双胞胎建模成功之前，用户不需要尝试对任何项目进行更改。
更短的流程和更少的浪费降低成本
构建数字双胞胎模型有两种方式:刚性和柔性，各有各的好处。然而，僵化的方法可能会导致失去改进的机会，因为它不包括可以通过对更多设备和人力进行更大投资而获得的结果。在建模中有一定的灵活性，用户可以收到建议，通过新的采购和雇佣来促进工厂的改进，随着时间的推移可以节省更多的钱。
测试流程更新和更改
使用更灵活的方法，用户不仅可以了解可以提高效率的设备和人力，还可以更改和更新流程，以增加控制和更可预测的结果。用户无需重复做同样的事情，而是可以建模新的策略和流程，以便在实际环境中做出更改之前发现可能的结果。该模型使用户可以看到潜在的浪费、安全隐患和故障可能发生的地方。
培训
在过去，化学加工厂的新工艺培训是实时进行的，使用的是真实的化学品。每个项目和过程的潜在结果提供了现实世界的培训，可能需要六到七年的时间才能掌握。使用数字双胞胎方法，测试和实验可以随时进行，使工厂操作员能够定期体验各种结果，减少学习如何在工厂车间做出正确决策所需的时间。
现在可以针对工厂转换、临时操作、启动和异常情况进行培训
在数字世界中，对真实环境没有任何风险。结果是，随着员工的进入，培训速度加快了
更有经验和自信的真实场景。
可用性
控制数据、历史数据和设计数据之间的交互都应该以一种优雅的方式集成，这样数字双胞胎的结构就可以随着用户的特定需求而发展和变化。无论是使用灵活的模拟还是高保真的模拟，需求都是相同的:使用它的人都能轻松理解的简单设计。它越像工厂地面上使用的系统——也就是说，它越接近真实的生活体验——工厂经理就会越富裕。
像数字双胞胎这样的高科技工具并不一定是无法使用的。事实上，程序越好用，结果就越好。
在为化学加工厂探索数字孪生架构时，可用性应该是首要考虑的问题。