La fabricación de una válvula servo de alta precisión pertenece a modos de producción de múltiples variedades, pequeñas series y personalizados. En el proceso de ensamblaje y puesta en marcha, varios parámetros característicos son indicadores críticos para medir el rendimiento del producto. Para cumplir con los requisitos de rendimiento de una válvula servo de alta precisión, el método tradicional generalmente se basa en el banco de pruebas y la experiencia manual para una puesta en marcha continua de prueba y error, lo que prolonga significativamente todo el ciclo de ensamblaje y puesta en marcha. Por lo tanto, este artículo propone un método de predicción de rendimiento para una válvula servo de alta precisión respaldado por la puesta en marcha de un gemelo digital. En primer lugar, se despliega la red de computación en la nube y en el borde en el sistema de ensamblaje y puesta en marcha del gemelo digital para mejorar la eficiencia y flexibilidad del procesamiento de datos. En segundo lugar, se describe el flujo de trabajo del método de predicción de rendimiento. Con el fin de mejorar la precisión de los datos de medición, se propone un método de corrección de datos basado en simulación de modelos y procesamiento de errores brutos. Con el objetivo de abordar el problema de la alta dimensión de entrada del modelo de predicción, se propone un método de selección de parámetros de características de ensamblaje clave (KAFPs), basado en la entropía de información (IE), y se le da interpretabilidad. Además, para evitar la baja precisión de predicción causada por datos de muestra pequeños, se utilizó un método de predicción de rendimiento basado en TrAdaboost. Finalmente, se toma la puesta en marcha de características de histéresis de una válvula servo de alta precisión como ejemplo para verificar la aplicación. Los resultados indican que el método propuesto permitiría una predicción de rendimiento precisa y una rápida iteración de decisiones de puesta en marcha.