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移动机器人导航路径规划折弯机狼紫草

时间:2019年10月14日

】众所周知,是工厂物料运输的优质解决方案,是提高生产效率,降低生产成本,增强生产稳定性的不二之选。为了满足工业生产需求,一款优秀的移动机器人产品首先需要解决三大问题:

小蓝(杭州蓝芯科技有限公司简称)就是专业解决导航规划问题滴,接下来就和大家好好唠唠怎么实现一次风骚的走位。

轨迹计划

世界上最遥远的距离不是生与死,而是明明出口就在眼前,而我却要去远远的兜一圈才能到。移动机器人在面对复(luan)杂(dui)环(luan)境(fang)时,也需要完成走迷宫般的绝望任务。

图1

为了应付复杂的人类以及胖胖的自己,我们机智的机器人,拥有了自己的轨迹规划方法。那就是把你们变胖,把自己变瘦(美丽)!于是提出了两个重要假设(敲黑板):

机器人是一个点,障碍物按机器人半径进行膨胀;

机器人是完整的,忽略非完整约束对姿态的限制;

于是,工作空间就完美的降为了二维物理空间(姿态空间),如图2

图2

于是路径规划问题就变成了姿态空间的最优搜索问题:在自由姿态空间中为机器人寻找一条路径,使其从初始姿态发展到目标姿态。将姿态空间离散化以后,就能进行最优啦。

快速扩展随机树法(rrt)

快速扩展随机树法可以看作一种树形算法,它从一个起始构型(对于二维图,就是一个点)出发,不断延伸树型数据,最终与目标点相连。具体做法就是以一个初始点作为根节点,通过随机采样增加叶子节点的方式,生成一个随机扩展树,当随机树中的叶子节点包含了目标点或进入了目标区域,便可以在随机树中找到一条由从初始点到目标点的路径。

图3

rrt算法也有一些缺点,它是一种纯粹的随机搜索算法对环境类型不敏感,当c-空间中包含大量障碍物或狭窄通道约束时,算法的收敛速度慢,效率会大幅下降。同时,rrt的一个弱点是难以在有狭窄通道的环境找到路径。因为狭窄通道面积小,被碰到的概率低。

因此有学者提出了rrtconnect算法,基本的rrt每次搜索都只有从初始状态点生长的快速扩展随机树来搜索整个状态空间,如果从初始状态点和目标状态点同时生长两棵快速扩展随机树来搜索状态空间,效率会更高。

该算法与原始rrt相比,在目标点区域建立第二棵树进行扩展。每一次迭代中,开始步骤与原始的rrt算法一样,都是采样随机点然后进行扩展。然后扩展完第一棵树的新节点qnew后,以这个新的目标点作为第二棵树扩展的方向。

图4

这种双向的rrt技术具有良好的搜索特性,比原始rrt算法的搜索速度、搜索效率有了显著提高,被广泛应用。首先,connect算法较之前的算法在扩展的步长上更长,使得树的生长更快;其次,两棵树不断朝向对方交替扩展,而不是采用随机扩展的方式,特别当起始位姿和目标位姿处于约束区域时,两棵树可以通过朝向对方快速扩展而逃离各自的约束区域。这种带有启发性的扩展使得树的扩展更加贪婪和明确,使得双树rrt算法较之单树rrt算法更加有效。

单元分解法

单元分解法的基本思想是将姿态空间中的自由空间分隔成几个小区域,将每个区域当成一个单元。以单元为顶点,以单元之间的相邻关系为边构成一张连通图。然后在连通图中搜索初始姿态和目标姿态所在的单元,然后搜索连接初始单元和目标单元的路径。最后就能按照所得路径的单元序列生成单元内部的路径了。

图5

单元分解法的有点在于,机器人不需要考虑它在每个空闲单元中的具体位置,只需要考虑如何从一个单元移动到相邻的空闲单元,同时单元数和环境大小无关。

但是计算效率会极大地依赖于环境中的物体的复杂度,为了解决这方面的问题,又提出了新的单元分解法,也就是栅格表示法:将环境分解成若干个大小相同的栅格。这样其实就是对地图的一种近似,就不用考虑环境的疏密和物体形状的复杂度。

图6

人工势场法

人工势场法利用磁场的特性来解决路径规划的问题。假设目标点对机器人产生吸引力,障碍物对机器人产生排斥力。这样就能根据力的合成构成机器人的控制方法了。

图7

引力场(attraction)随机器人与目标点的距离增加而单调递增,且方向指向目标点;斥力场(repulsion)在机器人处在障碍物位置时有一极大值,并随机器人与障碍物距离的增大而单调减小,方向指向远离障碍物方向。如图8就是引力场和斥力场同时作用下的势场图。

图8

人工势场法通过构建人工势场,进行势场力计算,受力分析进而计算合力,得到最终加速度。

图9

人工势场法结构简单,便于底层的实时控制,在实时避障和平滑的轨迹控制方面得到广泛的应用。但是由于斥力作用范围较小的问题,势场法只能解决局部空间的避障问题,它缺乏全局信息,这样,它就很容易陷入局部最小值。当机器人位于局部最小点的时候,机器人容易产生振荡或者停滞不前。障碍物越多,产生局部最小点的可能性就越大,产生局部最小点的数量也就越多,这是具体实现过程中需要注意的。

通过上述介绍,想必大家存在一个疑惑,构建了很多单元和路径(拓扑图),那么如何去搜索最优路径呢,又怎么去判断哪条路径更加优秀呢。下期论点,让我们讨论路径规划算法中的最优路径所搜法,一起学习a*算法,遗传算法以及粒子滤波算法是如何为我们服务的。

(原标题:移动机器人导航路径规划)

机床商务网栏目 名企在线】随着人工智能、物联网、大数据等新一轮信息技术革命的应用和发展,在促进科技创新的同时,也将智能制造推向了全球制造业的风口浪尖。越来越多的企业开始思考如何利用智能技术推动制造产业的发展。日本山崎马扎克,一家自1998年就率先提出智能化工厂理念的企业,在经历过二十多年的发展之后走在了智能制造的前列,其工厂的智能化和柔性化程度令人叹为观止。

2019年8月2日,山崎马扎克(中国)有限公司在位于宁夏银川的小巨人机床有限公司隆重举办“mtf2019制造未来展示会”。借着这次机会,我们有幸一睹小巨人工厂的“真面目”,看看日本知名机床企业山崎马扎克如何打造他们的智能工厂。

马扎克的智能工厂之道

小巨人工厂坐落于塞上明珠银川,是马扎克在中国建立的第一座高精度数控机床生产基地。该工厂以马扎克最先进的生产装备和软件管理系统为基础,建立了智能网络化的生产环境,被誉为“中国第一座智能网络制造工厂”,开创了我国智能网络化工厂的先河。

mazak ismart factory是小巨人基础的智能工厂构建理念。mazak ismart factory在iot信息安全基础上进行网络构建,通过高度数字化及可视化的生产活动,运用大数据分析改进生产,实现系统间协作,以推动工厂的不断自我进化。

其中,大数据的采集来源于马扎克庞大的全球生产和服务体系。在此基础上,马扎克每天能够收集一千万条设备运行数据,这些数据被采集分析,将生产过程可视化、可感知,以此改善生产。

为了保障这些数据的安全,马扎克与全球领先的网络解决方案供应商思科联合开发了保证机床安全性的smart box。smret box可以帮助用户采集各种设备装置的运转数据,识别病毒,阻断病毒对机床的攻击,只传输符合mtconnect协议(mtconnect协议是机床专用的开放式通信协议,由美国机械制造协会发布,保障机床通信不受设备生产厂家或型号新旧的限制)的数据,具有较高的安全性。

在系统及软件的层面,马扎克的智能工厂做得十分完善。但是,智能工厂不仅仅体现在系统和软件层面。智能工厂是软件与硬件的结合,理念与系统的结合,所以,它需要一个强有力的支持体系。这个支持体系正是智能化、无人化、少人化的柔性化生产系统。而“柔性化”在马扎克随处可见。

首先,在机械加工工厂里,马扎克装备了大量高精度、复合化、柔性化的设备,这些设备均以装配柔性加工系统fms、、机器人等制造单元的形式出现。既有多条面向机床底座、立柱、滑鞍等大件加工的大型五面体加工单元的fms;也有面向箱、箱、尾架体等中型零件加工的卧加柔性精密加工单元的fms;还有多台面向轴类、刀塔、套筒等关键零件加工的超级复合车削中心单元。一系列的制造单元为工厂的智能化、少人化、无人化奠定基础。

工厂管理则采用了新一代智能化工厂管理系统sps、自主开发的capp工艺管理系统、ddes智能检测执行系统等,实现生产日程安排、编程、刀具管理、监控等全过程的智能化。

而钣金工厂则由720小时连续运转的激光机fms柔性加工系统组成。从高精度的激光切割、焊接、粉体自动喷涂,到高效的钣金单元化组装,各工序快速流转,打造高品质的成套机床防护钣金。

在钣金件上,马扎克还采用激光打印二维码的追溯管理。这些二维码包含零件的加工工艺以及工件的身份识别,便于追溯。钣金加工时通过二维码识别加工信息,可以获取每一道工序的加工参数、图纸等数据,工人可以根据二维码在平板电脑上调出工艺,了解加工方法,通过此手段,减少了查找图纸和工件的时间,使生产效率提升了30%。

在装配工厂,所有的装配过程都被透明化。高效的单元化生产模式保证了各个单元并行生产,大幅提高生产效率、缩短生产周期。通过标准化的作业方法,严格控制每个工序流程。制造全过程记录数字化和使用先进的检测仪器,可以实时监控和分析作业质量,有效地保证了精密部件单元的可靠性。通过严格的检测标准,保证机床的整体品质。

可以说,更加智能的工厂加上更加柔性的制造系统,使得马扎克的工厂利用率更高、可以减少在制时间、减少在库库存、降低成本,从而适应管理和劳动力的需求。目前,小巨人工厂已经拥有3100多家客户,在以自动化、制造单元形式提供给客户的机床销量正在逐年增加。

恒温的精密车间

中国第一条五轴联动龙门加工中心fms

永不漏水的折弯件样品

马扎克的机床产品

工厂参观之外,本届展示会上展示了众多最新的马扎克机床产品。这些丰富多样的产品为用户提供了更多选择空间,而高精度、高速度、智能化的特征也十分符合现代制造的需求。

首先是来自五轴联动铣车复合加工中心integrex系列的两款机型——integrex i-200s ag和integrex i-500。integrex系列曾荣获过日刊工业新闻社的2018年“十大新产品奖”,技术含量十足。

混合式复合加工机integrex i-200s ag将齿轮加工和车铣复合加工进行了有效融合,原本齿轮加工需要使用多台齿轮专用加工机床进行分序加工,现在只需要一台integrex i-200s ag就可完成包括齿轮加工、齿轮测量等所有工序,大幅缩短生产的前期准备时间,并实现高精度的加工。

integrex i-500则搭载了人工智能技术的尖端产品,能通过ai技术的应用,将机床的高精度和加工的高性能综合运用,提高整体的加工质量和效率,具有利用率高、生产能力稳定、运行灵活、产品应变能力大等特点。

此外,为了应对用户日益丰富多样的需求,马扎克利用多年来积累的专业技术和强大的交钥匙能力,开发出了多种的自动化和柔性化产品。卧式加工中心hcn6800 l+pmc(6pc)柔性制造系统可灵活应对中批量、大批量、多品种少量、变品种变量的生产模式;mt400 l&vcn430a l+rf-700l,通过关节机械手组成目前最流行最实用的车床+立加+自动化的标准加工单元;ff5000/40 l*2+rs-1500l,在马扎克高速、窄型卧式加工中心基础上配备天轨关节机器人,可满足市场省空间、量产零部件的高速加工需求。

百年传奇山崎马扎克

在世界范围内,能存活百年的企业并不多见,而能在百年间成为行业领袖的企业更是寥寥无几,但是山崎马扎克做到了。自1919年成立至今,日本山崎马扎克已经走过了整整一百年。

从最初的榻榻米机械制造商开始,山崎马扎克不断进化、不断突破,如同一个拥有工匠精神的日本匠人,专注于机械加工领域,坚持于技术变革和创新,终于成为一家屹立百年的传奇企业。

百年传承,智造未来。在目睹马扎克百年来的发展历史以及技术创新之后,我们有理由期待马扎克的下一个百年,期待马扎克为全世界带来的改变。

】中国汽车工业协会最新统计数据显示,2019年7月,汽车产销同比降幅继续收窄,产销量分别完成180万辆和180.8万辆,比6月分别下降5%和12.1%,比上年同期分别下降11.9%和4.3%,同比降幅比6月分别缩小5.4和5.3个百分点。

1-7月,汽车产销分别完成1393.3万辆和1413.2万辆,产销量比上年同期分别下降13.5%和11.4%,产销量降幅比1-6月分别收窄0.2和1个百分点。

从7月产销数据完成情况看,产销呈现同比下降,虽然整体降幅继续收窄,但是行业产销整体下降态势没有根本改变。7月进入传统汽车销售淡季,环比呈现下降。7月仅suv和客车同比呈现增长,其余车型均呈下降。此外,受6月新能源补贴退坡过渡期结束的影响,7月新能源乘用车销量出现大幅下滑,直接影响新能源车整体增速。

从1-7月产销情况来看,汽车产销整体仍处于低位运行。随着国六车型的不断增多,企业促销力度会有所减小,消费者观望情绪有望得到改善。

乘用车产销量降幅小于汽车总体

7月,乘用车产销分别完成152.3万辆和152.8万辆,比6月分别下降4.7%和11.6%,比上年同期分别下降11.7%和3.9%,产销量降幅略小于汽车总体,较6月分别收窄5.5和3.9个百分点。

1-7月,乘用车产销分别完成1150.1万辆和1165.4万辆,产销量同比分别下降15.3%和12.8%。销量降幅比1-6月继续收窄。乘用车四类车型产销情况看:轿车产销比上年同期分别下降13.4%和12.4%;suv产销比上年同期分别下降16.2%和11.1%;mpv产销比上年同期分别下降24.7%和23.5%;交叉型乘用车产销量比上年同期分别下降9.8%和16.5%。

商用车产销同比下降

7月,商用车产销分别完成27.7万辆和28.1万辆,比6月分别下降6.4%和14.6%;产销量比上年同期分别下降12.7%和6.4%。7月重型货车产销分别完成6.6万辆和7.6万辆,产量比上年同期下降19%,销量比上年同期增长1.5%。

1-7月,商用车产销分别完成243.2万辆和247.7万辆,产销量比上年同期分别下降3.5%和4.4%。分车型产销情况看,客车产销分别完成24.8万辆和24.9万辆,比上年同期分别下降7%和3.9%;货车产销分别完成218.4万辆和222.8万辆,产销量比上年同期分别下降3.1%和4.4%,其中,重型货车产销分别完成69.8万辆和73.2万辆,产销量比上年同期分别下降2%和1.9%。

新能源汽车同比下降

7月,新能源汽车产销分别完成8.4万辆和8万辆,比上年同期分别下降6.9%和4.7%。其中纯电动汽车生产完成6.5万辆,比上年同期下降4.8%,销售完成6.1万辆,比上年同期增长1.6%;插电式混合动力汽车产销分别完成2万辆和1.9万辆,比上年同期分别下降13.2%和20.6%。

1-7月,新能源汽车产销分别完成70.1万辆和69.9万辆,比上年同期分别增长39.1%和40.9%。其中,纯电动汽车产销分别完成55.8万辆和55.1万辆,比上年同期分别增长46.3%和47.8%;插电式混合动力汽车产销分别完成14.1万辆和14.6万辆,比上年同期分别增长15.6%和18.9%;燃料电池汽车产销分别完成1176辆和1106辆,比上年同期分别增长8.8倍和10.1倍。

销量前十企业情况

7月,汽车销量排名前十位的企业(集团)共销售164.1万辆,占汽车销售总量的90.8%。在汽车销量排名前十位的企业中,与上月相比,吉利和华晨销量微增,其他企业呈不同程度下降,其中北汽、奇瑞和广汽降幅居前。

1-7月,汽车销量排名前十位的企业(集团)共销售1263.9万辆,占汽车销售总量的89.4%。在汽车销量排名前十位的企业中,与上年同期相比,长城和华晨销量保持小幅增长,其他企业均呈下降。

汽车出口降幅扩大

7月,汽车出口降幅扩大。当月,汽车企业出口8.1万辆,比6月下降15.5%,比上年同期下降14%。分车型看,乘用车7月出口6万辆,比6月下降12.5%,比上年同期下降12.9%;商用车出口2.1万辆,比6月下降23.1%,比上年同期下降17%。

1-7月,汽车企业出口56.9万辆,比同期下降6.3%。分车型看,乘用车出口38.8万辆,比同期下降12.4%;商用车出口18万辆,比同期增长10.5%。

】众所周知,是工厂物料运输的优质解决方案,是提高生产效率,降低生产成本,增强生产稳定性的不二之选。为了满足工业生产需求,一款优秀的移动机器人产品首先需要解决三大问题:

小蓝(杭州蓝芯科技有限公司简称)就是专业解决导航规划问题滴,接下来就和大家好好唠唠怎么实现一次风骚的走位。

轨迹计划

世界上最遥远的距离不是生与死,而是明明出口就在眼前,而我却要去远远的兜一圈才能到。移动机器人在面对复(luan)杂(dui)环(luan)境(fang)时,也需要完成走迷宫般的绝望任务。

图1

为了应付复杂的人类以及胖胖的自己,我们机智的机器人,拥有了自己的轨迹规划方法。那就是把你们变胖,把自己变瘦(美丽)!于是提出了两个重要假设(敲黑板):

机器人是一个点,障碍物按机器人半径进行膨胀;

机器人是完整的,忽略非完整约束对姿态的限制;

于是,工作空间就完美的降为了二维物理空间(姿态空间),如图2

图2

于是路径规划问题就变成了姿态空间的最优搜索问题:在自由姿态空间中为机器人寻找一条路径,使其从初始姿态发展到目标姿态。将姿态空间离散化以后,就能进行最优啦。

快速扩展随机树法(rrt)

快速扩展随机树法可以看作一种树形算法,它从一个起始构型(对于二维图,就是一个点)出发,不断延伸树型数据,最终与目标点相连。具体做法就是以一个初始点作为根节点,通过随机采样增加叶子节点的方式,生成一个随机扩展树,当随机树中的叶子节点包含了目标点或进入了目标区域,便可以在随机树中找到一条由从初始点到目标点的路径。

图3

rrt算法也有一些缺点,它是一种纯粹的随机搜索算法对环境类型不敏感,当c-空间中包含大量障碍物或狭窄通道约束时,算法的收敛速度慢,效率会大幅下降。同时,rrt的一个弱点是难以在有狭窄通道的环境找到路径。因为狭窄通道面积小,被碰到的概率低。

因此有学者提出了rrtconnect算法,基本的rrt每次搜索都只有从初始状态点生长的快速扩展随机树来搜索整个状态空间,如果从初始状态点和目标状态点同时生长两棵快速扩展随机树来搜索状态空间,效率会更高。

该算法与原始rrt相比,在目标点区域建立第二棵树进行扩展。每一次迭代中,开始步骤与原始的rrt算法一样,都是采样随机点然后进行扩展。然后扩展完第一棵树的新节点qnew后,以这个新的目标点作为第二棵树扩展的方向。

图4

这种双向的rrt技术具有良好的搜索特性,比原始rrt算法的搜索速度、搜索效率有了显著提高,被广泛应用。首先,connect算法较之前的算法在扩展的步长上更长,使得树的生长更快;其次,两棵树不断朝向对方交替扩展,而不是采用随机扩展的方式,特别当起始位姿和目标位姿处于约束区域时,两棵树可以通过朝向对方快速扩展而逃离各自的约束区域。这种带有启发性的扩展使得树的扩展更加贪婪和明确,使得双树rrt算法较之单树rrt算法更加有效。

单元分解法

单元分解法的基本思想是将姿态空间中的自由空间分隔成几个小区域,将每个区域当成一个单元。以单元为顶点,以单元之间的相邻关系为边构成一张连通图。然后在连通图中搜索初始姿态和目标姿态所在的单元,然后搜索连接初始单元和目标单元的路径。最后就能按照所得路径的单元序列生成单元内部的路径了。

图5

单元分解法的有点在于,机器人不需要考虑它在每个空闲单元中的具体位置,只需要考虑如何从一个单元移动到相邻的空闲单元,同时单元数和环境大小无关。

但是计算效率会极大地依赖于环境中的物体的复杂度,为了解决这方面的问题,又提出了新的单元分解法,也就是栅格表示法:将环境分解成若干个大小相同的栅格。这样其实就是对地图的一种近似,就不用考虑环境的疏密和物体形状的复杂度。

图6

人工势场法

人工势场法利用磁场的特性来解决路径规划的问题。假设目标点对机器人产生吸引力,障碍物对机器人产生排斥力。这样就能根据力的合成构成机器人的控制方法了。

图7

引力场(attraction)随机器人与目标点的距离增加而单调递增,且方向指向目标点;斥力场(repulsion)在机器人处在障碍物位置时有一极大值,并随机器人与障碍物距离的增大而单调减小,方向指向远离障碍物方向。如图8就是引力场和斥力场同时作用下的势场图。

图8

人工势场法通过构建人工势场,进行势场力计算,受力分析进而计算合力,得到最终加速度。

图9

人工势场法结构简单,便于底层的实时控制,在实时避障和平滑的轨迹控制方面得到广泛的应用。但是由于斥力作用范围较小的问题,势场法只能解决局部空间的避障问题,它缺乏全局信息,这样,它就很容易陷入局部最小值。当机器人位于局部最小点的时候,机器人容易产生振荡或者停滞不前。障碍物越多,产生局部最小点的可能性就越大,产生局部最小点的数量也就越多,这是具体实现过程中需要注意的。

通过上述介绍,想必大家存在一个疑惑,构建了很多单元和路径(拓扑图),那么如何去搜索最优路径呢,又怎么去判断哪条路径更加优秀呢。下期论点,让我们讨论路径规划算法中的最优路径所搜法,一起学习a*算法,遗传算法以及粒子滤波算法是如何为我们服务的。

(原标题:移动机器人导航路径规划)

机床商务网栏目 名企在线】导读:1965 年,没有人意识到在1968年推出的可转位wendelnovex会取得多大的成功。但是,瓦尔特在接下来的几年中落实了另外两项战略选择。

国际化的瓦尔特

1965 年,没有人意识到在1968年推出的可转位刀片wendelnovex会取得多大的成功。但是,瓦尔特在接下来的几年中落实了另外两项战略选择:一方面,扩大标准刀具的大批量生产。另一方面,公司坚决地不断扩大国际分销网络。首先,企业于1967年在维也纳设立了第一家子公司,其他的海外分公司也相继在英国(1972 年)、法国(1974 年)、比利时(1979 年)和荷兰(1979 年)开设。

开始自己生产硬质合金

瓦尔特的领导团队坚信,公司自己生产硬质合金不仅能创造经济效益,通过自主研发,公司更能建立全新的自有标准,并进一步提升制造业的创新水平。公司将新厂址选在施瓦本山区的明辛根 (münsingen),1978年专门成立的 walter hartmetall gmbh 正式投入运营。

一个新纪元的开始

瓦尔特于1976年推出的第一台数控磨床“helitronic”,并要求在1976年的汉诺威博览会上展出,“ helitronic”马上就成为了极受欢迎的产品,因为市场上从未出现过这样的东西。1974 年,第一款采用可转位刀片的玉米铣刀上市。仅仅一年后,novex 2000刀具系统的推出竖起了又一个里程碑,宣布可转位刀片时代的来临。同样在1976年,公司创始人之女vera mambretti-walter去世。franco mambretti 在一年后的一份内部备忘录中写下对未来的考虑,一方面,他建议考虑成立一家控股公司,另一方面,开拓美国市场。

海外和东方的新市场

当瓦尔特在美国站稳脚跟时,已经过去了四年。接着, 瓦尔特在弗吉尼亚州的弗雷德里克斯堡 (fredericksburg)成立walter grinders inc.,这家生产数控磨床的公司令这项革命性的技术在北美市场迅速拓展开来。是1983年,瓦尔特在世界的另一个角落澳大利亚找到了销售合作伙伴:speedmax pty. ltd.,2000 年,“ speedmax”并入瓦尔特集团。在另一个截然不同的地理方向上,瓦尔特从上世纪 80 年代初开始与原苏联建立起业务关系。

迈向系统供应商的道路,以创新力渡过经济衰退期

1989 年,刀具数据管理系统(tdm)这款软件的推出让人们首次能够通过模块化的系统高效率地管理各种机床的刀具。1990年逐步落实:瓦尔特转型为上市股份公司。很可惜,1991年经济危机,瓦尔特不得不面临营业额下降的局面。但是,公司即使在危机期间也依然牢记自己的最大优势:创新力。1993年,全新开发的刀具系统novex 3000上市。它很快就成为快速、成功地克服经济危机的困难年代的象征产品。

(原标题:瓦尔特刀具:从股东管理的家族企业成长为活跃于国际市场的股份公司)

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