Im Zeitalter der Technologie und Digitalisierung durchlaufen die Prozessindustrien eine digitale Transformation. Die verfügbaren Prozessmodelle, fortschrittliche Sensortechnologien, erhöhte Rechenleistung und eine breite Palette von Datenanalysetechniken ermöglichen solide Grundlagen für die digitale Transformation in der biopharmazeutischen Industrie. Unter den verschiedenen Datenanalysetechniken sind der Kalman-Filter und seine nichtlinearen Erweiterungen leistungsstarke Werkzeuge zur Vorhersage zuverlässiger Prozessinformationen. Die Kombination des Kalman-Filters mit einer virtuellen Darstellung des Bioprozesses, dem sogenannten digitalen Zwilling, kann in Echtzeit verfügbare Prozessinformationen liefern. Die Einbeziehung solcher Variablen in den Prozessbetrieb kann eine verbesserte Leistungsfähigkeit der Steuerung und Regelung sowie eine erhöhte Produktivität bieten. In diesem Kapitel werden der lineare diskrete Kalman-Filter, der erweiterte Kalman-Filter und der „unscented Kalman-Filter“ beschrieben und ein kurzer Überblick über Anwendungen des Kalman-Filters und seiner nichtlinearen Erweiterungen auf Bioreaktoren gegeben. Darüber hinaus wird in einer Fallstudie ein Beispiel des digitalen Zwillings des Bäckerhefe-Batch-Kultivierungsprozesses vorgestellt.