Rewolucja AI w robotyce – jakie będą nadchodzące zmiany?

30 listopada 2022 roku OpenAI wprowadza ChatGPT - narzędzie, które miało zrewolucjonizować sposób interakcji człowieka z maszyną. Tempo jego adopcji przekroczyło najśmielsze oczekiwania - zaledwie pięć dni wystarczyło, by platforma zgromadziła milion użytkowników. Dla porównania, Facebook potrzebował na to pięciu miesięcy a Instagram dziesięciu tygodni. Po raz pierwszy w historii zaawansowana sztuczna inteligencja stała się dostępna dla przeciętnego użytkownika, burząc barierę między zaawansowaną technologią a codziennością. W ciągu kolejnych miesięcy rynek zalała fala innowacji bazujących na modelach językowych, a firmy technologiczne prześcigały się w udostępnianiu własnych rozwiązań AI. Dziś, patrząc z perspektywy 2024 roku, trudno znaleźć branżę, której sztuczna inteligencja nie zmieniła - od copywriterów wykorzystujących AI do tworzenia treści, przez prawników analizujących dokumenty, po inżynierów projektujących nowe rozwiązania techniczne.

Skoro AI zmieniło sposób w jaki pracują ludzie, możemy również oczekiwać zmiany charakteru pracy robota, po wdrożeniu AI do procesu. 

Konsumenckie AI vs przemysłowe AI – jakie są główne różnice

Różnice między przemysłowym a konsumenckim AI stanowią fundamentalną kwestię w kontekście współczesnego rozwoju technologicznego. Choć sztuczna inteligencja wciąż znajduje się w fazie intensywnego rozwoju i regulacji prawnych, zrozumienie specyfiki obu zastosowań jest kluczowe dla skutecznego wdrażania tych technologii. Omówmy je zatem, na paru przykładach – bądźmy tutaj czarnowidzami:

Porównanie konsekwencji błędów w systemach AI doskonale obrazuje fundamentalne różnice między zastosowaniami konsumenckimi a przemysłowymi. W przypadku platformy streamingowej, nietrafiena rekomendacja filmowa może co najwyżej skutkować zmarnowanym wieczorem i lekkim rozczarowaniem użytkownika. Jest to błąd o niskim wpływie, który nie generuje istotnych strat ani nie zagraża bezpieczeństwu.

Zupełnie inaczej sytuacja przedstawia się w środowisku przemysłowym. Weźmy przykład zrobotyzowanej linii produkcyjnej, gdzie AI steruje precyzyjnymi ruchami ramienia robotycznego operującego rozgrzanymi do wysokich temperatur komponentami. W tym przypadku nawet drobna pomyłka w obliczeniach czy nieprawidłowa interpretacja danych z czujników może prowadzić do katastrofalnych skutków. Mówimy tutaj nie tylko o stratach finansowych rzędu milionów złotych związanych z uszkodzeniem sprzętu czy przerwaniem procesu produkcyjnego, ale przede wszystkim o bezpośrednim zagrożeniu dla zdrowia i życia pracowników znajdujących się w pobliżu.

Równie istotną kwestią jest specyfika danych, na których operują oba typy systemów. Platformy konsumenckie, takie jak Netflix czy Amazon, działają w modelu, który umożliwia masowe zbieranie danych o zachowaniach użytkowników. Każde kliknięcie, każda obejrzana minuta filmu czy dokonany zakup stają się cennym źródłem informacji do trenowania algorytmów rekomendacji. Co więcej, dane te można relatywnie łatwo agregować i przetwarzać w chmurze, korzystając z ekonomii skali.

Kontekst przemysłowy stawia w tej kwestii zupełnie inne wyzwania. Dane procesowe z linii produkcyjnej są nie tylko trudniejsze do pozyskania ze względów technicznych, ale stanowią również krytyczne aktywa przedsiębiorstwa. Parametry procesu technologicznego, specyficzne ustawienia maszyn czy charakterystyka produkcji to często pilnie strzeżone tajemnice handlowe. Ich wyciek mógłby poskutkować utratą przewagi konkurencyjnej wypracowywanej przez lata badań i doświadczeń.

To właśnie dlatego w środowisku przemysłowym dominuje podejście oparte na edge computing - przetwarzaniu danych możliwie blisko ich źródła, często bezpośrednio w urządzeniach produkcyjnych. Rozwiązanie to musi jednak sprostać dodatkowym wyzwaniom technicznym: wysokim temperaturom, ciągłym wibracjom, zapyleniu czy zakłóceniom elektromagnetycznym typowym dla hal produkcyjnych. Wymaga to specjalnego projektowania zarówno sprzętu, jak i oprogramowania, co dodatkowo zwiększa złożoność i koszty implementacji przemysłowych systemów AI.

Ta fundamentalna różnica w podejściu do przetwarzania danych i zarządzania ryzykiem definiuje całą architekturę i metodologię wdrażania przemysłowego AI, stawiając znacznie wyższe wymagania w zakresie niezawodności, bezpieczeństwa i precyzji działania. 

QUOboty – czyli robotyczny status quo w Polsce

Miło się rozmawia o nowych technologiach, zaawansowanym przetwarzaniu danych, integracji systemów wizyjnych i tym podobnych – natomiast konkluzja jest zawsze prosta i sprowadza się do funkcji w Excelu. Po wszystkich prezentacjach, długich dyskusjach technicznych i imponujących demonstracjach, ktoś ostatecznie otwiera arkusz kalkulacyjny i wykonuje proste obliczenie zwrotu z inwestycji.

Robotyka przemysłowa, mimo swojego technologicznego charakteru, jest dziedziną głęboko zakorzenioną w tradycji i sprawdzonych rozwiązaniach. Stan, który dziś obserwujemy w halach produkcyjnych, kształtował się przez dekady i opiera się na fundamentalnym założeniu: powtarzalność jest kluczem do wydajności.

Typowy obraz współczesnej zrobotyzowanej linii produkcyjnej to szereg robotów przemysłowych, najczęściej 6-osiowych ramion, wykonujących precyzyjnie te same ruchy, tysiące razy dziennie. Każdy robot ma ściśle określoną strefę roboczą, odgrodzoną od reszty hali produkcyjnej klatkami bezpieczeństwa lub barierami świetlnymi. To swego rodzaju "złota klatka" - przestrzeń, w której robot może działać z maksymalną wydajnością, ale jednocześnie jest całkowicie odizolowany od zmienności zewnętrznego świata.

Program sterujący takim robotem to zwykle sekwencja precyzyjnie zdefiniowanych punktów w przestrzeni, połączonych prostymi lub łukowymi ruchami. Każda zmiana w procesie produkcyjnym, nawet pozornie niewielka, wymaga interwencji programisty i czasochłonnego przeprogramowania całej sekwencji. To jak orkiestra, która potrafi perfekcyjnie wykonać jeden utwór, ale zmiana repertuaru wymaga długich przygotowań i prób.

Ta sytuacja jest wynikiem ewolucji przemysłu, gdzie standaryzacja i powtarzalność były zawsze wartościami nadrzędnymi. Jednak w dobie Industry 4.0 i rosnącego zapotrzebowania na personalizację produktów, ten tradycyjny model zaczyna pokazywać swoje ograniczenia.

To właśnie tu otwiera się przestrzeń dla rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, które mogą tchnąć nowe życie w tę ugruntowaną technologię

AI jako katalizator rozwoju robotyki

Wyobraźmy sobie tradycyjną robotykę przemysłową jako świat szachowy - precyzyjny, ale ograniczony sztywnymi regułami, gdzie każdy ruch musi być dokładnie zaplanowany, a sukces zależy od wykonania wcześniej ustalonej strategii. Teraz wprowadźmy do tego świata sztuczną inteligencję - to jak dodanie nowego wymiaru do gry, gdzie nagle figury mogą się uczyć, adaptować i ewoluować.

AI staje się katalizatorem rozwoju robotyki nie dlatego, że zastępuje dotychczasowe rozwiązania, ale dlatego, że znacznie przyspiesza proces ich ewolucji. To jak przeskok od żmudnej metody prób i błędów do symulacji tysięcy scenariuszy w czasie rzeczywistym. Sztuczna inteligencja nie tylko optymalizuje istniejące procesy - ona otwiera zupełnie nowe ścieżki rozwoju, o których wcześniej nawet nie myśleliśmy.

Zalety AI są szczególnie widoczne w sposobie, w jaki podchodzimy do rozwiązywania problemów w robotyce. Zamiast ręcznego programowania każdej możliwej sytuacji, możemy teraz tworzyć systemy, które same uczą się optymalnych rozwiązań. To fundamentalna zmiana paradygmatu, która otwiera drogę do prawdziwie autonomicznej i adaptacyjnej robotyki przemysłowej. 

Zastosowania AI w robotyce

W kontekście zastosowań sztucznej inteligencji w robotyce przemysłowej możemy wyróżnić trzy kluczowe obszary implementacji, które w znaczący sposób wpływają na rozwój i efektywność systemów zrobotyzowanych.

• Środowiska symulacyjne
• Predictive maintanance
• Systemy wizyjne oparte na technologiach Deep Learning

Te obszary reprezentują różne aspekty wykorzystania AI, począwszy od etapu projektowania, poprzez eksploatację, aż po zaawansowane systemy percepcji.

Symulacja przyspieszona sztuczną inteligencją

Zacznijmy od zrozumienia fundamentalnej różnicy między trzema kluczowymi pojęciami w świecie symulacji przemysłowych, pod względem poziomu integracji pomiędzy warstwą symulacyjną a sprzętową:

• Digital Model - najprostsza forma cyfrowej reprezentacji - to statyczny opis obiektu lub systemu, zawierający jego parametry i charakterystyki, ale bez możliwości aktualizacji w czasie rzeczywistym. Można go porównać do szczegółowej dokumentacji technicznej w formie cyfrowej (np. plik CAD).
• Digital Shadow - model, który otrzymuje dane z rzeczywistego obiektu. Wyobraźmy sobie robota przemysłowego, którego cyfrowa reprezentacja automatycznie aktualizuje się na podstawie odczytów z czujników. Przepływ informacji jest jednak jednokierunkowy - od obiektu fizycznego do modelu cyfrowego.
• Digital Twin - najbardziej zaawansowany poziom integracji. To nie tylko dokładna cyfrowa kopia fizycznego obiektu, ale system zdolny do dwukierunkowej wymiany danych. Zmiany w świecie rzeczywistym natychmiast odzwierciedlają się w modelu cyfrowym, a modyfikacje wprowadzone w symulacji mogą być automatycznie implementowane w rzeczywistym systemie.

Te trzy poziomy reprezentacji cyfrowej znajdują praktyczne zastosowanie w nowoczesnych systemach symulacyjnych używanych w robotyce. Symulacja w robotyce wykracza jednak poza samą reprezentację - jej celem jest odtworzenie nie tylko fizycznej postaci robota, ale także jego zachowań, interakcji ze środowiskiem i możliwości uczenia się. W tym kontekście NVIDIA Isaac Sim stanowi przełomowe narzędzie, które łączy wszystkie te aspekty w jedną spójną platformę.

Isaac Sim, wykorzystując zaawansowany silnik graficzny Omniverse, pozwala na stworzenie fotorealistycznego środowiska testowego, które wykracza daleko poza możliwości tradycyjnego Digital Twina. System ten nie tylko odwzorowuje fizyczną postać robotów i ich otoczenia, ale także umożliwia symulację złożonych interakcji fizycznych, trenowanie algorytmów AI i testowanie scenariuszy, które byłyby trudne lub niebezpieczne do przeprowadzenia w rzeczywistym świecie.

Przykład wykorzystania symulacji AI w praktyce:

W integracji rozwiązań robotycznych, zawsze spotykamy się z planowaniem ruchu robota. Współczesne interfejsy programowania robota biorą na siebie ciężar równań kinematyki odwrotnej, pozostawiając nam decyzję o typie ruchu. Programiści robotów z doświadczenia wiedzą że gdy poruszamy się pomiędzy strefami roboczymi używamy ruchu przegubowego, przy pracy w gnieździe produkcyjnym najlepszy jest ruch liniowy, a gdy wykonujemy manipulacje narzędziem należy użyć ruchu procesowego. Dopuszczamy tutaj różne uproszczenia – potencjalny zysk z optymalizacji trajektorii robota może nie zrekompensować kosztów przeprowadzonych testów.

I tutaj właśnie możemy dostrzec zaletę symulacji AI

W tradycyjnym podejściu do symulacyjnego planowania trajektorii używa się przede wszystkim algorytmów deterministycznych, takich jak RRT (Rapidly-exploring Random Trees) czy PRM (Probabilistic Roadmap). Te metody, choć skuteczne w prostych scenariuszach, mają ograniczenia przy złożonych zadaniach wymagających adaptacji do zmiennego środowiska.

Isaac Sim wprowadza tutaj nowatorskie podejście, łącząc klasyczne metody planowania z uczeniem maszynowym. System wykorzystuje architekturę uczenia przez wzmacnianie (reinforcement learning), gdzie robot-agent uczy się optymalnych zachowań poprzez interakcję z symulowanym środowiskiem. Proces ten można podzielić na kilka kluczowych elementów:

Modelowanie Przestrzeni Stanów - Isaac tworzy szczegółową reprezentację przestrzeni roboczej, uwzględniając nie tylko geometrię przeszkód, ale również dynamiczne właściwości środowiska. Wyobraźmy sobie fabrykę, gdzie robot musi operować wśród poruszających się ludzi i innych maszyn. System modeluje te elementy jako dynamiczne przeszkody z przewidywalnymi wzorcami ruchu.

System Nagradzania – w procesie uczenia znajduje się system nagradzania, który ocenia każdą próbę wykonania zadania. Na przykład, przy przenoszeniu delikatnego przedmiotu, robot otrzymuje:

• Pozytywne punkty za zbliżanie się do celu
• Ujemne punkty za zbyt gwałtowne ruchy
• Dodatkowe punkty za energooszczędność
• Kary za zbliżanie się do przeszkód

Ten system nagród można dostosować do specyficznych wymagań danego zastosowania.

Symulacja Równoległa - to, co wyróżnia Isaaca, to możliwość prowadzenia tysięcy symulacji równocześnie. Wyobraźmy sobie, że w jednym momencie system testuje różne warianty:

• Robot A próbuje wykonać zadanie z większą prędkością
• Robot B skupia się na minimalizacji zużycia energii
• Robot C testuje bardziej płynne, ale dłuższe trajektorie

Każda instancja uczy się niezależnie, ale wnioski są współdzielone poprzez mechanizm uczenia rozproszonego.

Adaptacja w Czasie Rzeczywistym - Isaac nie tylko planuje ścieżki, ale też stale je optymalizuje w odpowiedzi na zmiany w środowisku. System wykorzystuje techniki predykcyjne do przewidywania potencjalnych zmian i przygotowywania alternatywnych trajektorii. Na przykład, jeśli czujnik wykryje zbliżającego się pracownika, system może:

• Natychmiast przeliczyć bezpieczną alternatywną trasę
• Dostosować prędkość ruchu
• Zmienić sposób manipulacji przenoszonymi przedmiotami 

Transfer do Świata Rzeczywistego - szczególnie interesującą cechą jest możliwość przeniesienia wyuczonych zachowań do rzeczywistego robota. Isaac wykorzystuje techniki domain randomization - podczas treningu celowo wprowadza drobne zakłócenia i niedokładności do symulacji, co sprawia, że wyuczone zachowania są bardziej odporne na różnice między symulacją a rzeczywistością.

Te wszystkie elementy współpracują ze sobą, tworząc system, który nie tylko planuje ścieżki, ale nieustannie się uczy i adaptuje do nowych warunków.  . AI może analizować całe procesy robotyczne, identyfikując "wąskie gardła" i proponując optymalizacje nie tylko pojedynczych komponentów, ale całych sekwencji ruchów. System może sugerować modyfikacje trajektorii, które redukują zużycie energii czy minimalizują obciążenia mechaniczne, jednocześnie skracając czas cyklu.

To fundamentalna różnica w porównaniu do tradycyjnych systemów planowania trajektorii, które często operują na z góry zdefiniowanych, statycznych regułach.

Predictive maintanance

Kolejnym systemem który możemy „nadbudować” na działający model Digital Twin jest analityka predykcyjna. Ponownie, możemy się tutaj posłużyć doświadczeniem operatora, klasycznymi metodami obliczeniowymi lub zastosować sztuczną inteligencje.

Przy wykorzystaniu AI jest to  rewolucyjne podejście do zarządzania cyklami życia urządzeń. Mechanizm ten, oparty na analizie danych w czasie rzeczywistym, nie tylko minimalizuje ryzyko nieplanowanych przestojów, ale także pozwala znacząco obniżyć koszty operacyjne, optymalizując wykorzystanie zasobów.

predictive maintanance w  praktyce to oszczędność w praktyce:

Podstawą działania predictive maintenance jest gromadzenie danych z wbudowanych czujników cobota. W zależności od aplikacji mogą one monitorować:

• Wibracje poszczególnych przegubów - pozwalają na wczesne wykrycie zużycia mechanizmów ruchu.
• Temperaturę silników - identyfikacja ryzyka przegrzania, które może prowadzić do uszkodzenia urządzenia.
• Zużycie energii -  wskazujące na nieefektywność pracy wynikającą np. z uszkodzenia komponentów elektrycznych.
• Czas pracy i cykle ruchów - co umożliwia prognozowanie żywotności elementów eksploatacyjnych, takich jak przewody czy chwytaki.

Dane z czujników są przesyłane do systemu analitycznego opartego na algorytmach uczenia maszynowego. Algorytmy te wykorzystują zarówno historyczne dane operacyjne, jak i bieżące odczyty, aby zidentyfikować wzorce wskazujące na potencjalne awarie. Nie jest to jednak limit możliwości systemów tego typu.

Bardziej zaawansowane systemy korzystają z modeli predykcyjnych, które na podstawie danych historycznych potrafią przewidzieć, kiedy konkretny element cobota osiągnie krytyczny poziom zużycia, wymagając interwencji serwisowej. Możemy do tego dodać również mechanizm pozwalający na automatyczną reakcje przykładowo – po wykryciu podwyższonych wibracji w przegubie, system może zmniejszyć prędkość ruchu, aby zapobiec eskalacji problemu przed przeprowadzeniem serwisu.

Te wszystkie mechanizmy zbierania danych oraz ich późniejszej analizy pozwalają na zmniejszenie ryzyka przestojów w produkcji, optymalizację kosztów serwisowych, wydłużenie żywotności robota oraz co najważniejsze – zapewnienie bezpieczeństwa, ponieważ niesprawny robot, to niebezpieczny robot, zarówno dla pracowników jak i rentowności.

VLS jako przyszłość percepcji maszynowej

Współczesne systemy wizyjne w robotyce ewoluują od narzędzi służących prostemu wykrywaniu i klasyfikacji obiektów do rozwiązań zdolnych do interpretacji kontekstu pracy. W tym krajobrazie technologicznym szczególne miejsce zajmują modele VLS (Visual Language Systems), które łączą analizę obrazu z przetwarzaniem języka naturalnego. To innowacyjne podejście pozwala robotom nie tylko widzieć, ale i rozumieć to, co widzą, czyniąc ich działania bardziej świadomymi i elastycznymi.

Tradycyjny system wizyjny w robocie można porównać do kamery podłączonej do kalkulatora – doskonały w liczeniu pikseli i określaniu kształtów, ale całkowicie pozbawiony kontekstu. VLS, z kolei, działa niczym analityk, który potrafi połączyć dane wizualne z wiedzą o otoczeniu. Przykładowo, gdy robot widzi śrubę, VLS nie tylko rozpoznaje jej rozmiar i kształt, ale również wie, że jest to część kluczowa dla konkretnego procesu montażu. Ta zdolność do nadania znaczenia obserwowanym obiektom zmienia zasady gry w robotyce przemysłowej. 

Mechanizm działania VLS – roboty uczą się widzieć kontekst:

Zasadniczo VLS opiera swoje działanie na połączeniu dwóch filarów: technologii rozpoznawania obrazów i modeli językowych. Proces rozpoczyna się od standardowej analizy wizualnej, która wykorzystuje algorytmy głębokiego uczenia, takie jak sieci konwolucyjne (CNN), do identyfikacji obiektów w polu widzenia robota. Na tym etapie system działa jak typowy system wizyjny – rozpoznaje obiekt, przypisując mu etykiety, np. "śruba M6" czy "nakrętka sześciokątna".

To, co wyróżnia VLS, to kolejny krok: interpretacja kontekstu. Dzięki integracji modeli językowych, takich jak LLM (Large Language Models), system może powiązać rozpoznane obiekty z ich funkcją i przeznaczeniem. Na przykład, gdy operator mówi: „Zidentyfikuj wszystkie uszkodzone części w partii produkcyjnej”, VLS nie tylko wykrywa elementy odstające od normy, ale również rozumie, że defekty te mają wpływ na całościowy proces montażu i sugeruje, które z nich powinny zostać odrzucone. 

Co więcej, system potrafi reagować na instrukcje językowe, tworząc pomost między człowiekiem a maszyną. Wyobraźmy sobie robota w magazynie, który otrzymuje polecenie: „Znajdź wszystkie produkty oznaczone czerwoną etykietą”. Robot wyposażony w VLS analizuje obraz w czasie rzeczywistym, identyfikuje odpowiednie obiekty i przystępuje do działania, bez potrzeby dodatkowego programowania. 

Percepcja kluczem do robotyzacji niemożliwych wcześniej aplikacji:

Wyobraźmy sobie linię produkcyjną, gdzie kontrola jakości była dotychczas wykonywana ręcznie przez operatorów lub przy użyciu prostych systemów wizyjnych. Dzięki VLS proces ten staje się bardziej zaawansowany i precyzyjny. System nie tylko wykrywa wady w czasie rzeczywistym, ale potrafi zinterpretować, czy dana wada ma wpływ na funkcjonalność produktu, eliminując zbędne odrzuty. W dynamicznych środowiskach, takich jak linie montażowe, gdzie części mogą być przemieszczane, obracane lub częściowo zasłonięte, VLS radzi sobie tam, gdzie tradycyjne systemy zawodzą.

Jeszcze bardziej fascynujące jest zastosowanie tej technologii w robotyce współpracującej. Robot wyposażony w VLS może intuicyjnie dostosowywać swoje działania w odpowiedzi na polecenia operatora lub zmiany w otoczeniu. Przykładowo, gdy operator umieści na stole nową partię komponentów, robot nie potrzebuje długiego procesu rekonfiguracji – dzięki VLS błyskawicznie analizuje nowy układ i rozpoczyna pracę.

Systemy wizyjne oparte na technologii VLS to przyszłość robotyki, w której granica między widzeniem a rozumieniem zostaje zatarta.

Rewolucja której nie możemy zignorować

Wchodzimy w erę, w której robotyka i sztuczna inteligencja przestają być narzędziami, a stają się integralną częścią złożonych systemów przemysłowych i naszego codziennego życia. Podobnie jak w przypadku Forda T, innowacje technologiczne redefiniują status quo, zmuszając nas do przemyślenia dotychczasowych metod pracy, podejścia do produkcji i samego sposobu myślenia o automatyzacji.

Każda z omawianych technologii – predictive maintenance, systemy wizyjne oparte na VLS, czy rozwiązania Digital Twin – stanowi dowód na to, że AI w robotyce nie jest już przyszłością, ale teraźniejszością. Integracja tych rozwiązań nie tylko zwiększa efektywność i precyzję robotów, ale też otwiera nowe możliwości tam, gdzie dotychczasowe technologie zawodziły. Jednocześnie stawia przed nami pytania o granice tej transformacji – granice techniczne, społeczne i etyczne.

Rewolucja AI w robotyce jest jak układanka, w której każdy element ma swoje miejsce i znaczenie. Jednak pełny obraz wyłoni się dopiero wtedy, gdy połączymy wszystkie fragmenty w spójną całość. Firmy, które zrozumieją ten potencjał i odważnie wdrożą te rozwiązania, zyskają nie tylko przewagę konkurencyjną, ale także odegrają kluczową rolę w kształtowaniu nowego paradygmatu przemysłu.

Podobnie jak automobily z początku XX wieku, technologie te mogą na zawsze zmienić nasz świat. A pytanie, które musimy sobie zadać, brzmi: czy jesteśmy gotowi w pełni wykorzystać ten potencjał, czy pozostaniemy jedynie obserwatorami największej rewolucji przemysłowej naszych czasów?

Rozpocznij transformację swojej produkcji już dziś

Skontaktuj się z nami, aby: 

• Otrzymać bezpłatną, wstępną analizę wykonalności Twojego projektu
• Poznać szczegółową propozycję rozwiązania dostosowanego do Twoich potrzeb
• Dowiedzieć się, jak szybko możesz uzyskać zwrot z inwestycji w system wizyjny
• Zaplanować harmonogram wdrożenia minimalizujący ingerencję w bieżącą produkcję 

Umów bezpłatną konsultację:

Tycjan Kołecki – Robotics Business Development Manager
+48 605 207 095
tycjan.kolecki@elmark.com.pl
https://roboty.elmark.com.pl

źródło: Elmark Automatyka