与典型的疫苗时间表相比，科学家们快速开发了Covid-19疫苗闪电，这要归功于数十年来的先前科学工作和巨大的资源。但是，通过临床试验和法规获取疫苗只是挑战的一部分，另一个是大规模生产疫苗。
服用疫苗并将其扩展到数十亿剂需要大量计算：每个组件多少进入每个剂量？每个设施都需要多少个机器来制造这些组件？小瓶需要多么满足有效的剂量，而不会破裂或溢出？这些小瓶需要有多冷，需要什么物流才能使它们保持在运输温度？
在正常情况下，对所有这些变量进行实时测试和试验将花费数年。因此，相反，在西门子等公司的帮助下，制药公司使用“数字双胞胎”来加快所有工作。数字双胞胎是现实生活对象或系统的虚拟模型，可以通过实时数据进行更新，并使用仿真来尝试各种决策。这是数字世界中该过程的整个复制品，因此专家可以一次运行数千个模型和计算，而不是在实验室中一一进行精心测试，以弄清疫苗生产过程的每一步。借助数字化和数字双胞胎软件，西门子与疫苗制造商合作，迅速扩大疫苗的生产，而无需多年的非模拟测试和开发。
数字双仿真的概念首先用于阿波罗13;随着互联网和技术的进步，在过去的十年中，它们在测试和符合不同行业的法规中变得很普遍。西门子的仿真工程师斯蒂芬·弗格森（Stephen Ferguson）说：“如果您必须许可新飞机，那么大部分工作将以数字方式完成。”“您负担不起建造许多飞机；您只能构建一种或两个测试原型，大多数工程工作将使用数字双胞胎进行。”西门子与数字双胞胎为Covid-19疫苗的合作值得注意的是，其大规模疫苗接种量的规模以及它在解决威胁世界大部分健康状况的问题方面做出的快速工作的方式。
Digital Twins几乎为推出的每个过程和多种疫苗提供了帮助。For viral vector vaccines like AstraZeneca’s, for example, that viral vector is made inside cells in a lab, so to scale its production requires knowing how many cells are needed and how many bioreactors are needed in a vaccine facility in order to grow those cells—calculations aided by digital twins without costly real-world trial and error.
对于mRNA疫苗，需要脂肪脂质来保护mRNA分子，并且在纳米级上进行mRNA和液体纳米颗粒的混合。不可能进行大型散装混合。因此，数字双胞胎使制造商能够运行计算流体动力学模拟来找到解决方案，而不是执行昂贵的，慢的原型。弗格森说：“在进行一项测试时，我们可以进行数千个模拟，有时会进行数十万个模拟。”“我们负担不起的是继续在现实世界中构建这些过程。我们先在计算机上进行。”
尽管数字双技术已经存在，但以前尚未在疫苗生产中使用它，部分原因是科学家的绝望竞标促使疫苗促使对该技术进行了更多的投资。弗格森说：“这些东西在背景中以研究项目的方式可用。”“这使他们进入现实世界和真正的制造过程，这是启示的。”为了反对Covid-19的世界免疫世界的努力是历史上最大的疫苗运动。世界各地已经施用了超过100亿剂的COVID-19-COVID疫苗，其中一半以上的全球人口完全接种了疫苗。他说：“没有数字双胞胎，就不可能这样做。”
既然数字双胞胎在这个庞大的规模上拥有如此强大的概念证明，他认为他们将来会彻底改变疫苗的开发。他说：“发生了一步的变化。”“无论是另一个大流行，还是类似于艾滋病毒或其他正在开发的疫苗之类的东西，它们都将开始使用相同的技术。因此，我认为整个可怕的过程所做的就是为我们提供更好，更快的方式对这类大流行技术的反应方式。将来，使用数字双胞胎将解决许多现有的问题。”