CESMII（美国智能制造研究院）提出的第一性原理——Smart Manufacturing 的核心理念，可以用一句话概括：

智能制造的复杂性，必须通过标准化的语义模型、可组合的软件模块以及共享的运行数据，实现“可规模化、可重复、可负担”（Scalable, Repeatable, Affordable）的数字化能力。

该理念被官方系统化为四大“第一原理”，具体如下：

第一原理 1：语义一致性（Semantic Consistency）

数据必须具备明确语义，并在设备、软件与企业之间保持统一。CESMII 的这一观点与 UNS 架构高度契合：

• 原始数据（raw data）无法支撑真正的智能制造
• 只有具备丰富语义的数据（Semantically Rich Data），才能构建出可组合、可重用的工业应用

所强调的语义涵盖多个维度：

• 设备语义：如 PackML、ISA88/95、OPC UA Companion 规范
• 工艺语义：包括过程参数、质量影响因子等
• 业务语义：涉及订单信息、生产批次、物料流动路径
• 上下文语义：明确“谁在哪个工序做了什么，产生了何种影响”

核心逻辑：语义的一致性是所有智能制造能力得以复制和扩展的基础。

架构视角映射：这也解释了为何 UNS 必须是语义驱动的体系，而非简单的 MQTT Topic 封装工具。

第一原理 2：可组合性（Composability）

制造系统应由标准化且可灵活拼接的模块构成，而非依赖一次性项目开发。

CESMII 明确指出：

• 传统 MES / SCADA 系统多为 Project-based：每个工厂需重新定制开发
• 而智能制造应走向 Product-based：采用构件化设计，实现跨场景复用，如同搭积木

可组合体系包含以下层次：

• 可组合服务：如设备接口、算法模块、控制逻辑等
• 可组合流程：工艺流程可由标准化“步骤组件”动态组装
• 可组合模型：例如质量预测、能耗分析模型支持即插即用
• 可组合界面：HMI 界面可根据语义自动渲染生成

核心逻辑：可组合性实现了“千厂千面”的表层差异，其底层却共享统一语义结构。

与 UNS 的关系：

• UNS 充当组件间的“数据胶水”
• PackML/S88 定义组件的“行为模型”
• OPC UA 提供组件的“接口模型”

第一原理 3：可复制性 / 可拓展性（Reusability / Scalability）

制造业的数字化能力必须能够跨场景复用，而非每次从零开始。

CESMII 指出：

• 传统工业数字化中，约 90% 的预算用于“重复造轮子”
• 若缺乏可复制机制，智能制造将难以普及

为实现可复制性，需满足三个条件：

1. 语义标准化：相同工序或设备类型在不同工厂使用一致语义定义（如 PackML Unit/Machine Model）
2. 组件可重用：例如一个注塑工序的质量预测模型，只需绑定不同产线的语义数据即可复用
3. 解决方案可打包：轻量级 MES、排产优化、能耗管理等应用应能以“安装包”形式部署运行，而非定制开发

核心逻辑：可复制性带来效率的指数级提升，是智能制造商业可持续的关键所在。

第一原理 4：开放生态（Open Ecosystem）

智能制造无法由单一厂商独立完成，必须依托开放协作的生态系统共同推进。

CESMII 明确反对“平台垄断”模式，例如闭源 MES 系统或私有通信协议设备。

开放生态包含三大支柱：

• 开放标准（Open Standards）：
  如 OPC UA、MQTT Sparkplug B；
  PackML、ISA-88、ISA-95；
  UML/DTML 等语义建模规范
• 开放架构（Open Architecture）：
  UNS 架构、数据契约、语义服务层必须对外开放，支持互操作
• 开放解决方案商店（Open Marketplace）：
  CESMII 推动建设可下载的 Smart Manufacturing（SM）APP 商店，
  支持工艺模型、算法模块、设备模板的共享与复用

核心逻辑：未来智能制造的核心不是封闭平台，而是开放协同的生态体系。

四大第一原理总结（架构视角）

为什么称为“第一原理”？

CESMII 认为：任何智能制造实践，若不满足上述四项基本原则，终将无法实现规模化落地，成本将持续高昂，且不可持续。唯有遵循这四大原理，才有可能真正迈入智能制造的新阶段。