本书主要介绍工业4.0中更新的和新兴的物流技术：面向工业4.0的物流技术、工业地面搬运车辆、仓库技术、系统的综合服务、物流系统中的传感器和执行器、物流4.0装置与设备、工业4.0系统的管理。

无

2014年本套“德国工业4.0大全　第1～4卷”的第1版出版，名为《Industrie 4.0 in Produktion, Automatisierung und Logistik》（Bauernhansl, ten Hompel, Vogel-Heuser），在工业4.0领域的专业文献上迈出了重要的一步。但是，我们清楚地认识到，一本一直保持不变的书不能符合当前技术快速发展的要求。因此，我们决定从第2版开始把第1版分为4卷，以建立德国工业4.0的框架。工业4.0如今在世界范围内被广泛讨论并付诸实践。本套书由一篇篇独立的关于工业4.0在生产、物流和自动化领域中的课题文献组成。
第2版不仅对第1版的文献进行了修订，还在以下方面增加了许多新的文献：
价值生成的数字化
工业4.0中的自动化应用场景
信息物理系统的运行
工业4.0中的工程应用
自动化中的纵向和横向集成
工业4.0中的数据挖掘和数据分析及其法律问题
工业4.0中的人与机器之间的相互作用
作为信息物理系统一部分的智能电荷载体
工业4.0中的物料搬运技术
具有工业4.0功能的工业卡车
工业4.0系统中的混合服务
工业4.0中的物流系统的传感器和执行器
工业4.0中的物流系统的管理
为了实现内容上的全面扩展，我们组织了来自科学界和工业界的众多专家作为撰写团队，从科研和实践的角度来准备主题内容，就像我们第1版所做的那样。只有从科研和实践的角度阐述、讨论和解决问题，才能得出我们的观点，展现出迈向工业4.0愿景的迁移路径。随着科学技术的发展，已涌现出许多成功的应用案例。从这个意义上讲，本套书可以作为研究人员、制造业从业人员和学生的参考书，而对于所有想从事这些令人兴奋的课题研究的读者，本套书也会有所帮助。
感谢所有的作者、出版商、编辑团队和为本套书做出贡献的人。特别感谢Springer出版社的Sigrid Cuneus以及我们的同事Andreas Bildstein和Sascha Feldhorst，他们坚持不懈的组织和协调工作，奠定了将浩繁的技术积累转化为书本内容的基础。

Birgit Vogel-Heuser
Thomas Bauernhansl
MichaeltenHompel
2016年4月

信息化与工业化

本书着重工业4.0的智能物流技术和工业4.0的管理系统，包括智能运输车、智能仓储技术、物流 4.0装置等，充分展现了工业4.0时代物流技术发展的趋势。本书还展望了工业4.0时代混合物流服务模式的前景。本书不仅对工业4.0的实施具有极大的指导意义，还对物流装备制造业、物流规划与咨询机构和企业用户有很高的研究和参考价值。

作者简介
比吉特·沃格尔-霍伊泽尔（Birgit Vogel-Heuser），工程博士、教授，德国慕尼黑工业大学自动化和信息系统教席主任。
托马斯·保尔汉森（Thomas Bauernhansl），工程博士、教授，德国斯图加特大学工业制造和工厂管理（IFF）研究所所长、德国弗劳恩霍夫制造技术与自动化研究所所长，以及德国联邦政府工业4.0平台战略策划组成员、工业4.0联盟的执行主席。
迈克尔·腾·洪佩尔（Michael ten Hompel），工程博士、教授，德国弗劳恩霍夫物流和供给技术（GF）研究所所长、弗劳恩霍夫软件和系统技术（ISST）研究所所长，以及德国多特蒙德大学物料搬运和仓储技术（FLW）教席主任、国家工业4.0平台顾问委员会成员。

[德]比吉特·沃格尔-霍伊泽尔（Birgit Vogel-Heuser） 托马斯·保尔汉森（Thomas Bauernhansl） 迈克尔·腾·洪佩尔（Michael ten Hompel）编：·比吉特•沃格尔-霍伊泽尔（Birgit Vogel-Heuser），工程博士，教授，德国慕尼黑工业大学自动化和信息系统教席主任。
·托马斯•保尔汉森（Thomas Bauernhansl），工程博士，教授，德国斯图加特大学工业制造和工厂管理（IFF）研究所所长，德国弗劳恩霍夫制造技术与自动化研究所所长。
·迈克尔•腾•洪佩尔(Michael ten Hompel)，工程博士，教授，德国弗劳恩霍夫物流和供给技术研究所所长、弗劳恩霍夫软件和系统技术（ISST）研究所所长，德国多特蒙德大学材料搬运和仓储技术（FLW）教席主任。

为了抓住历史机遇，应对全球现代化工业技术发展的挑战，我国在2015年提出了实施中国制造强国战略的第一个十年行动纲领：中国制造2025（Made in China 2025）。为了便于从未来愿景、战略目标、发展理念、科研创新、核心技术以及工业应用等方面与德国工业4.0对标，受德国同事、原书作者的指定，由中德工业技术研究院组织翻译了这套“德国工业4.0大全　第1～4卷”，希望对实施中国制造2025提供“他山之石”，这也是原书作者对我们的极大信任和期待。
这套“德国工业4.0大全　第1～4卷”分为“智能生产技术”“自动化技术”“智能物流技术”和“技术应用”，系统和详细地介绍了德国工业4.0的最新成果和进展。本书为第3卷，描述了面向工业4.0的智能物流技术，包括智能搬运车辆、智能仓储技术、物流 4.0装置等，充分展现了工业4.0时代物流技术发展的趋势。本书还展望了工业4.0时代混合物流服务模式的前景，并介绍了面向工业4.0的管理系统。智能传感器和执行器是智能物流系统的核心，本书选择几个典型技术进行系统介绍，对物流装备制造业、物流规划与咨询机构和企业用户有很高的研究及参考价值。
本书的翻译是在中德工业技术研究院和中德智能技术博士研究院的鼎力支持下，由同济大学中德学院机械学部德国CONTACT基金教席（开发方法与产品可靠性）林松教授、德国JUNGHEINRICH基金教席（技术物流）房殿军教授承担。参加本书初稿翻译的人员（按姓氏拼音字母排序）还有丁宇欣、郭鹏、李伟、卢彦廷、王昕杰、吴新珑、叶剑、张新艳、蒋红琰、朱炜杰。在此对翻译组全体人员的辛勤劳动和不懈努力表示衷心感谢。
本书的德文原书使用了大量的新概念，尽管译者与原作者在语义上做了大量的沟通，但由于目前尚无对应的中文专业术语，本书中难免出现中文术语不够精准之处，再加之时间仓促，在行文流畅方面还存在一定的不足，敬请广大读者谅解。

译者：房殿军 教授　同济大学中德学院
　　　林　松 教授　同济大学中德学院
　　　蒋红琰 　　　同济大学机械学院
2019年3月

译者序
前言
第一篇　工业4.0中的物流技术
第1章　工业4.0中的即插即用输送技术 …… 2
1.1　引言 …… 2
1.2　即插即用输送系统的需求特性 …… 3
1.3　设计原则 …… 5
1.4　连续输送系统举例 …… 9
1.5　非连续输送系统举例 …… 14
1.6　总结和展望 …… 18
参考文献 …… 19
第2章　小规模信息物理输送技术 …… 21
2.1　引言 …… 21
2.2　工业4.0背景下小规模信息物理输送技术的柔性提升 …… 22
2.3　小规模信息物理输送技术的框架结构 …… 25
2.4　小规模信息物理输送技术的控制 …… 27
2.5　小规模信息物理输送技术的数据通信 …… 36
参考文献 …… 45
第3章　人在工业4.0中的角色 …… 47
3.1　引言 …… 47
3.2　工业4.0中的人和自主系统的交互 …… 51
3.3　自主系统交互的新方法 …… 54
3.4　总结与展望 …… 61
参考文献 …… 62
第二篇　具备工业4.0要求的地面运输车
第4章　社会技术系统中多功能可变形的输送设备 …… 66
4.1　蚁群结构—未来厂内物流扁平化组织结构 …… 66
4.2　金字塔架构的终结和可变化物流的未来 …… 70
4.3　消费需求变化带来的物流变化 …… 71
4.4　可变能力的未来因素 …… 72
4.5　物联网中的认知物流 …… 75
4.6　成功要素之一：分散式控制系统 …… 76
4.7　静态存储到可转换的枢纽 …… 80
4.8　Hub2Move中的可变形叉车 …… 81
4.9　工业4.0背景下的新型工作组织架构 …… 86
参考文献 …… 89
第5章　使用认知系统实现的智能化运输工具 …… 91
5.1　引言 …… 91
5.2　工业卡车光学定位系统 …… 92
5.3　摄像机支持下的储存和检索功能 …… 98
5.4　地面运输车轮胎中的传感器集成 …… 105
5.5　厂内物流中无人驾驶车辆调试的语音控制系统 …… 110
5.6　手势控制的无人小车 …… 116
参考文献 …… 123
第6章　智能运输平台以及自动化平台的核心技术 …… 126
6.1　动机 …… 126
6.2　关键技术说明 …… 129
6.3　现有智能化、移动系统示例 …… 138
6.4　总结与展望 …… 141
参考文献 …… 142
第三篇　工业4.0仓储技术
第7章　工业4.0背景下的智能化、网络化仓储系统 …… 146
7.1　穿梭车系统的特性 …… 146
7.2　小件穿梭车的优势 …… 150
7.3　优势集成：SmartCarrier …… 152
第8章　基于信息物理系统的可移动仓库 …… 158
8.1　引言 …… 158
8.2　可移动仓库中的工业4.0 …… 163
8.3　技术现状 …… 164
8.4　展望 …… 184
参考文献 …… 187
第四篇　工业4.0系统的混合服务
第9章　设备云 …… 190
9.1　引言 …… 190
9.2　物联网技术和云计算的方案 …… 191
9.3　云物联网系统和应用的增值 …… 197
9.4　设备云：物联网与云计算和大数据的结合 …… 200
9.5　设备云的应用 …… 205
9.6　设备云：挑战与展望 …… 208
参考文献 …… 210
第10章　基于云计算的工业4.0软件服务 …… 211
10.1　云计算和工业4.0 …… 211
10.2　工业4.0提供的软件服务 …… 212
10.3　BPaaS平台的转换 …… 217
10.4　物流云计算的市场分析 …… 225
10.5　总结 …… 227
参考文献 …… 228
第11章　工业4.0对仓库管理系统、运输管理系统以及供应链管理系统的影响 …… 229
11.1　工业4.0的开端 …… 230
11.2　IT开发者的挑战 …… 231
11.3　自适应的事件管理 …… 233
11.4　SOA（以服务为导向的架构）—工业4.0中IT架构的基础 …… 234
11.5　实时的信息交流 …… 236
11.6　以交易为基础的新的许可模式 …… 237
11.7　在互联流程中作为服务代理的IT系统 …… 239
11.8　多结构数据的统一、分析和使用 …… 240
参考文献 …… 242
第12章　面向工业4.0的仓库管理系统 …… 243
12.1　发展中的智能工厂 …… 243
12.2　货物管理的传统与创新 …… 246
12.3　人、机器及其机动性 …… 251
12.4　仓库管理何去何从 …… 253
12.5　总结 …… 255
参考文献 …… 257
第五篇　工业4.0物流系统的传感技术和执行技术
第13章　工业4.0的执行技术 …… 260
13.1　引言 …… 260
13.2　应用于厂内物流的驱动技术 …… 262
13.3　水平驱动技术的新思路 …… 263
13.4　输送机应用中效率最优运动控制 …… 273
13.5　智能模块的能量再利用概念 …… 277
参考文献 …… 282
第14章　物流领域信息物理系统的基础 …… 283
14.1　引言和动机 …… 283
14.2　物流中的传感技术 …… 284
14.3　智能传感技术 …… 291
14.4　基于智能传感器的信息物理系统 …… 298
14.5　物流4.0的应用 …… 303
14.6　总结与展望 …… 310
参考文献 …… 311
第六篇　物流4.0设备
第15章　在工业4.0的背景下室内外的检测任务 …… 314
15.1　仓库盘点工艺的技术状况 …… 314
15.2　面向工业4.0的自主化无人机InventAIRy …… 315
15.3　中央控制台部分 …… 317
15.4　测试系统的经验 …… 318
15.5　室外和室内的自主化飞行 …… 319
15.6　2D激光扫描仪被用于空间定位和自主避障 …… 321
15.7　项目中应用以及通信，构想的方案为室内的自主化飞行奠定基础 …… 322
15.8　总结和展望 …… 323
第16章　在工业4.0背景下的增材制造方法 …… 325
16.1　动机和分类 …… 325
16.2　增材制造方法的原理 …… 328
16.3　增材制造方法的机遇 …… 336
16.4　总结 …… 346
参考文献 …… 347
第七篇　工业4.0系统的管理
第17章　物流4.0的商业模式 …… 350
17.1　工业4.0 …… 350
17.2　转型的基本原则 …… 351
17.3　技术需要组织架构 …… 352
17.4　对中型企业的限制 …… 353
17.5　新商业模式 …… 354
17.6　短期和专属的客户需求 …… 358
17.7　复杂的价值创造模式 …… 358
17.8　从互联网到商业网站 …… 359
17.9　遵循卡特尔法 …… 361
17.10　展望：衡量和管理物流4.0新的商业模式 …… 361
参考文献 …… 362
第18章　机器通信 …… 364
18.1　M2M和工业4.0的基本定义 …… 365
18.2　工业4.0和M2M的相互作用 …… 367
18.3　M2M市场概况 …… 368
18.4　M2M市场的客户需求 …… 370
18.5　M2M产品案例：从数据到智能 …… 371
18.6　展望 …… 374
参考文献 …… 374
第19章　工业数字化 …… 375
19.1　技术推进数字化 …… 375
19.2　工业4.0：社会技术系统 …… 379
19.3　工作岗位的发展前景 …… 381
19.4　系统和工作形式的决定因素 …… 388
19.5　总结：在有限的范围内扩展 …… 391
参考文献 …… 394
第20章　大数据、模式识别是物流4.0的成功因素 …… 397
20.1　物流复杂性的增加 …… 397
20.2　商品流复杂性的确定与集成 …… 400
20.3　从信息理论观点看待复杂性、信息和协调的关系 …… 402
20.4　模式识别和预测作为未来的一种方法 …… 405
20.5　大数据和预测数据分析在实践中的作用 …… 407
20.6　行为模式的可视化举例 …… 409
20.7　主数据管理 …… 410
参考文献 …… 411