模型使用带有易于使用的图形用户界面的下拉选项进行配置。模型库是在文献中现有的最佳科学基础上，与业界和学术界密切合作实施的。导入实验数据并用于校准参数和验证模型预测。然后，可以使用复杂的方法直接优化流程并自动探索工艺设计空间，在研发中用计算机模拟取代物理实验，从而更快、更便宜地执行任务，提高理解力。
用于高效生物工艺开发的数字双胞胎
Siemens 拥有完善的生物过程综合机械和混合数学模型库。客户从涵盖所有主机操作的众多可用选项中选择、配置和校准模型以适应其过程和目标。
利用基于科学的数字双胞胎的力量
了解基于科学的数字双胞胎如何支持整个生物制药生命周期的决策。
这些模型可以部署为网络应用程序，以实现易于访问的用户友好型仿真工具，这些工具可以在整个组织中使用，而无需最终用户安装任何软件或参加任何培训。相同的底层模型可以通过与物理过程的双向连接在线部署，以实时监控、预测和优化流程，从而提高生产率、产量和稳健性。
端到端生物过程数字双胞胎
了解端到端生物过程数字双胞胎如何帮助评估控制策略并避免技术转让风险。
生物过程数字双胞胎从配置、校准和验证每个单位操作的模型开始。这些模型用于模拟研究，为纯粹的实验方法提供了更快、更便宜、风险更小的替代方案。虽然GPROMs主要侧重于单一单元操作，但它允许开发和部署集成的端到端生物过程模型。这些模型可以执行多变量实验无法完成的任务，有助于在投资物理设备之前有效地扩大过程规模和测试控制策略，从而确保一次性成功。