工业生物技术是一个各项资源消耗巨大的行业，包括原料、水资源、能源、化学品，同时排放大量的废弃物；因此，如何优化现有工业装置与设计新的工艺流程，是这个行业永恒的课题。
工艺开发
辛格马丁提供两种类型的工艺开发实验。
1. 提供小试及中试装置：基于既往经验，直接对物料进行试错型工艺实验，该类实验便于快速确定工艺的可行性，也被行业绝大多数公司采用，但该方法很难保证所得到的各项参数是最优化的。
2. 提供热力学、动力学、流体力学等参数确定实验：该类实验是从更本质的分离机理出发，提供工艺过程数学模拟所需的基本参数，以建立针对特定工艺过程的数学模型，一旦模型建立并被验证后，可快速用于预测及优化工艺过程。
树脂评价与筛选
树脂作为工业生物技术领域最为关键的分离介质，其结构与性能直接影响工业过程是否具有竞争力。然而，我们很难对不同厂家树脂的差异性进行客观评价，因为不同树脂结构差异，其热力学与动力学性质并不一样，因此分离过程中，需要采用的最佳分离参数并不一样；而我们采用同一参数去对不同树脂进行衡量显然是不合理的。
我们可以基于具体分离目标，测定在特定分离体系中不同树脂的热力学、动力学及水力学参数，然后基于这些参数建立数学模型，并通过工艺实验验证树脂的分离性能，真正全面而准确的对树脂进行评价，从而筛选出适合某一具体分离过程的最佳树脂！
工业装置优化
工业生物技术领域的工业实践中用到大量的物理化学过程，包括酶反应、离子交换、工业层析、结晶等，基于传统的试错型实验方法，几乎已经接近经验所能够达到的极限；
我们期望与世界上最顶尖的科学技术公司YPSO FACTO合作，基于工艺过程的第一性原理，从本质上重新梳理每一个工艺流程的合理性，并结合现代的数学工具及计算机算力，在最短时间内对成百上千种工艺条件进行预测及寻优，以便让每一个工业装置都能够在最优化状态下运行；以提高现有工业装置的纯度与收率、减少化学品及能源消耗，在提高经济效益的同时，减少对环境的影响。
数字孪生
随着科技的不断进步，数字孪生技术已经渗透到了各个领域，这一技术的应用不仅在生产效率方面发挥了积极作用，还在安全性、创新、环保和可持续性等多个方面作出了巨大的贡献。
数字孪生技术的应用使生产企业能够实时监测和优化生产过程，通过数字孪生模型，生产线上的参数可以实时调整，以达到最佳生产效率，这有助于降低生产成本，提高产品质量。
数字孪生技术使远程操作和维护成为可能，这意味着工程师和操作人员可以从远程地点监控和管理生产过程，减少了暴露于危险环境的风险。同时，专家团队可以更快速地定位和解决问题。
基于YPSO FACTO的数值模拟软件，我们可以对工业生物技术领域的一些关键设备进行数字孪生，如酶反应、色谱系统、离子交换系统等，从而为整体工厂的数字孪生创造必须的条件!