一、命题的真实语境：不是“去个性化”，而是“将个性化在代码结构中隔离/剥离”
智能制造的核心困境之一是：
业务个性化（个体差异）与系统功能（普适能力）长期耦合在一起，使得软件工程无法规模化复制，自动化也无法在现场迭代。
在传统 IT/OT 集成项目中，我们看到以下普遍现象：
• MES/SCADA/PLC 的逻辑脚本直接嵌入大量车间个性差异；
• 工艺、设备、订单、物料规则直接写死在代码分支中；
• 任何生产变化都会导致“改代码——停线——重新测试——重新上线”。
这些现象本质上并非“工厂具有个性”导致，而是：
技术架构把本不该放在代码里的业务语义放进了代码。
因此，“软件代码去个性化”并不是否定个性，而是：
把不稳定、不通用、随业务变化而变化的内容从代码中抽离出来，让代码只做稳定的、可复制的、可运维的“工业通用能力”。
二、智能制造的本质要求：高复杂性 × 高变动性
智能制造系统与普通企业信息系统不同，其本质特征是：
•结构异质性（设备、接口、工艺千差万别）
•过程动态性（订单、排产、工况实时变化）
•语义多维性（资源、配方、阶段、能力、状态）
在这样的环境中，如果个性化依附在代码中，就会导致：
• 改一个产品配方必须修改一段代码；
• 换一个设备驱动需要重构数据流；
• 加一个品质规则需要重新部署 MES；
• 多工厂复制成本呈指数级增长。
换句话说：
把个性写进代码，就是把变化写进固件，必然导致系统长期不可维护。
三、为什么“剥离个性化”能让智能制造落地？
（1）解耦不变性与变化性：形成可复制的软件底座
工业软件中存在一个铁律：
不变性（通用能力）越稳定，变化性（个性逻辑）就越应该用模型/数据/规则表达，而不是代码。
这和 ISA-95/S88 的设计完全一致：
• 稳定的：资源模型、设备能力模型、阶段模型（抽象层）
• 可变的：配方、参数、约束规则、调度策略（实例层）
当代码保持“抽象层”，个性化沉到“实例层”，就形成：
• 可复用（template）
• 可管理（versioning）
• 可快速迭代（no-code/low-code）
• 可跨工厂复制（scalability）
（2）统一语义空间（UNS/CMS）才能真正实现解耦
在没有统一语义模型时，剥离个性化会失败，因为：
• 你把逻辑从 MES 里拿出来，放到另一个应用里，依然是“个性埋进代码”；
• 你改用规则引擎、BPM、低代码平台，只是换了一种写代码的方式。
要真正剥离个性化，必须构建：
•统一命名空间（UNS）：提供一致的实体/事件语义；
•Canonical Message（CMS）：提供统一的数据交换语义；
•模型化工厂（S95×S88）：提供统一的结构/过程语义。
个性化被编码为可解释的语义实例，而不是程序代码。
（3）从“逻辑固化”转向“模型驱动”
智能制造系统的终局形态，不是 MES 里塞 5000 条业务脚本，而是：
•生产流程由 Phase/Capability 自动组合（S88）
•配方由参数/规则生成（Master / Control Recipe）
•调度由约束模型驱动（APS/MILP）
•质量规则由统计/ML 模型解释（Quality Rule Engine）
即：
个性化转化为模型，而不是代码。
（4）语义下沉（Semantic Descent）让个性化成为数据，而非工程负担
您此前讨论的“语义下边缘/语义下沉”思想在这里得到完整落地。
因为：
• 设备能力、状态、物料属性、工艺上下文全都结构化；
• 个性化参数、规则、约束变成上下文中的“数据”；
• ML/AI 可以基于统一语义模型推理，而不是读写代码。
这就形成了工业软件的“可解释个性化”机制。
四、剥离个性化后，会不会造成“制造千篇一律”？（不会）
这是一个常见误解：
“去掉个性，会不会导致工厂不能灵活适应业务？”
其实情况恰恰相反。
把个性放在代码中，才是僵硬的。
把个性放在模型/规则/语义中，才是灵活的。
具体表达形式包括：
1.产品规则库（Product Rules）
2.作业派工规则（Dispatching Logic）
3.物料替代策略（Substitution Rules）
4.过程能力约束（Capability Envelope）
5.质量判定逻辑（Quality Constraints）
6.设备差异适配器（Device Profile）
这些规则高度灵活，面对新业务，只需调整模型/数据即可，
无需改变软件结构。
五、为什么这是一条“智能制造落地的有效途径”？（工业工程学视角）
从工业工程与软件工程的结合角度：
（1）减少定制化成本 → 提升项目可复制性
解决“一个工厂成功、十个工厂崩溃”的行业顽疾。
（2）缩短变更周期 → 让生产真正具备敏捷性
模型可改、规则可试、参数可回滚。
（3）让 AI/Analytics 有语义输入 → 实现可解释智能
AI 不再依赖代码特化逻辑，而是面向语义模型工作。
（4）消除“技术债务黑洞” → 降低长期 TCO（总体拥有成本）。
把工厂差异全部写进代码，会让 3 年后无人敢动 MES。
（5）为多工厂集团化治理建立统一底座
实现“一个代码基线 + 多工厂语义层”的企业级模型。
换句话说——
剥离个性化不是为了让工厂统一，而是为了让工厂的差异“可表达、可解释、可治理”。
六、结论：这是智能制造落地的必要条件，而非可选项
如果总结成一句话：
智能制造要想规模化落地，必须让系统代码只表达“能力”，让工厂差异以“模型/规则/语义”表达。
也就是说：
• 将个性化放进代码 → 工厂智能化永远停留在 POC。
• 将个性化从代码中剥离 → 工厂才可能拥有可持续演进的智能底座。
这是 CESMII、UNS、S88/S95、OPC UA 信息模型、PackML、低代码/规则引擎、甚至 AI Factory 全部共识的方向。