Zobrazujte a měřte částice in situ a v reálném čase
EasyViewer™ je videomikroskop založený na sondě, který nepřetržitě pořizuje snímky částic, krystalů a kapiček s vysokým rozlišením v širokém rozsahu procesních podmínek bez odběru vzorků nebo offline analýzy.
Když jsou zachyceny relevantní snímky a automaticky kombinovány s trendy citlivými na změny velikosti a koncentrace částic, mohou vědci a inženýři rychle a intuitivně charakterizovat mechanismy částic, což zajišťuje komplexní pochopení každého experimentu.
Nyní s jedinou sondou může každý využít poznatky o částicích v reálném čase ke zlepšení výtěžnosti, čistoty, rychlosti filtrace a kvality produktů rychleji než kdykoli předtím.
Prosím, popište svůj projekt. /content/cz/cs/home/products/L1_AutochemProducts/particle-size-analyzers/easyviewer.fb.1.c.11.html
Easy Viewer poskytuje okamžité porozumění částicím tak, jak se přirozeně vyskytují v procesu, s rozlišením v submikronové oblasti. Trend zákalu v Easy Viewer je vysoce citlivý na změny systému a obrazová analýza v reálném čase měří velikost částic, aby sledovala změny růstu a tvaru, které jsou offline technikami nemožné. Automatické ostření, automatické osvětlení a algoritmy pro nejlepší zobrazení zachycují ostré snímky ve vysokém rozlišení, což zajišťuje jistotu v kvalitě dat i při práci na dálku. Obrazová analýza automaticky detekuje neočekávané události. To umožňuje vědcům rychle upravit parametry, aby se vyhnuli podmínkám, které vedou k nečistotám v následných krocích, problémům s filtrací nebo jiným rizikům při scale-upu. S pomocí experimentálních snímků je analýza dat okamžitá, intuitivní a jednoznačná. Jakmile je proces v malém měřítku dobře pochopen, volba sond umožňuje jistý scale-up z 10 mililitrů na pilotní měřítko. Easy Viewer pomáhá výzkumníkům získat kontrolu nad částicemi, aby zlepšili výkonnost procesu a kvalitu produktu.
Zobrazujte a měřte částice na místě a v reálném čase.
Obtain deep process understanding of complex systems in volumes as low as 15 mL. Study crystallizations, suspensions, and emulsions in previously unobtainable detail and reveal new insights that power process development.
Collect the highest quality images and process trends with just three clicks. Complete data capture and unattended operation to study particles as they naturally exist in process.
Prosím, popište svůj projekt.
Prosím, popište svůj projekt.
Obrázky ve vysokém rozlišení a intuitivní analýza obrazu
Zobrazování s vysokým rozlišením
Ohromující snímky umožňují vědcům vizualizovat vliv procesních parametrů, jako jsou teplotní cykly, na velikost a tvar částic v reálném čase.
Nové experimentální poznatky
Každý může pořizovat snímky vynikající kvality mikroskopu bez vzorkování nebo ředění, a to i z hustých kalů.
Identifikujte procesní rizika
Výzkumní pracovníci mohou snadno identifikovat proolejování a vyhnout se podmínkám, které vedou k tomuto procesnímu riziku, a tím zlepšit čistotu a kvalitu.
Převod obrázků na vysoce kvalitní data
Modul Image2Chords zjednodušuje vývoj částicového procesu tím, že poskytuje informace o velikosti, tvaru a počtu částic v reálném čase. Image2Chords převádí obrázky na vysoce kvalitní distribuce délek tětiv (CLD) a poskytuje výsledky jako trendy a statistiky, které lze použít k spolehlivé charakterizaci mechanismů částic, včetně nukleace, růstu, rozpouštění, lámání a morfologických změn. Tyto informace v reálném čase umožňují vědcům a inženýrům studovat částice tak, jak se přirozeně vyskytují, a to v rámci potřeby složitého nebo pomalého offline testování.
Image to cords revolucionalizuje způsob, jakým vědci a inženýři v reálném čase rozumějí složitým částicovým systémům a charakterizují je. EasyViewer s IC Vision zachycuje snímky ve vysokém rozlišení a image to cords je přeměňuje na využitelná data o velikosti a počtu částic. Tato kombinace in situ snímků a informací o velikosti a počtu částic činí z EasyViewer a image to cords klíčové nástroje pro urychlení vývoje procesů s částicemi. EasyViewer se zasouvá přímo do procesních proudů nebo nádob pod úhlem, aby částice mohly snadno proudit přes okénko sondy, kde osvětlení zajišťují lasery. Jak částice procházejí kolem okénka, pořizují se vysokorychlostní snímky a odražené světlo v každém řádku pixelů snímku se analyzuje, aby se určil počáteční a koncový bod každé částice. Poté se k výpočtu délky tětivy použije vzdálenost mezi těmito dvěma body. Prováděním tohoto měření tisíckrát na jeden snímek poskytuje Image to Chords statisticky robustní a vysoce citlivý otisk velikosti a počtu částic tak, jak se v procesu přirozeně vyskytují. Vizualizace toho, jak se populace částic v čase vyvíjejí, je s IC Vision jednoduchá, intuitivní a přehledná. Rozdělení délek tětiv z jednotlivých časových bodů během experimentu lze rychle porovnávat, aby se odhalily mechanismy částic a vizuálně potvrdily odpovídajícími in situ snímky. Změny v rozdělení délek tětiv lze použít ke sledování toho, jak se velikost a počet částic vyvíjejí od začátku až do konce procesu. Statistiky z každého rozdělení délek tětiv, například počty v jemných a hrubých velikostních třídách, lze v čase sledovat v trendech. Díky poskytování průběžných rozdělení velikostí a trendů mohou vědci a inženýři cílit na konkrétní vlastnosti částic a s jistotou převzít kontrolu nad částicemi, aby zlepšili kvalitu výrobku a výkonnost procesu. S image-to-cords získávají výzkumníci schopnost činit rychlejší a lépe podložená rozhodnutí. Poznatky o procesu v reálném čase odvozené z každého experimentu pomocí jediné in situ sondy revolucionalizují způsob, jakým se částicové systémy zkoumají a optimalizují. Další informace najdete na mt.com slash easyviewer.
Vylepšené přehledy o procesech s pokročilými algoritmy analýzy obrazu
Software iC Vision™ integruje špičkové algoritmy experimentální analýzy obrazu (Exp. IA), což usnadňuje rychlý vývoj a nasazení modelů detekce a charakterizace částic. Exp. IA je přesně vyladěn pro identifikaci a velikost bublin a kapiček, které jsou kritické pro sledování polymeračních a emulzních reakcí, a zahrnuje pokročilou detekci jevů promazávání, která umožňuje proaktivní řízení procesu.
Plně automatizovaný pro bezobslužný provoz
Aplikace EasyViewer a výkonný software iC Vision™ využívají inovativní funkce automatického ostření, automatického osvětlení a automatického ukládání nejlepších snímků, takže vám nikdy neunikne pořizování ostrých snímků důležitých událostí ve vysokém rozlišení – a to ani při práci na dálku.
Analýza obrazu zjednodušuje interpretaci dat automatickou detekcí nežádoucích událostí, jako je tvorba kapek, které by mohly snížit čistotu produktu.
Navrženo s ohledem na snadné použití
Štíhlá sonda EasyViewer nemá žádnou provozní jednotku a nevyžaduje žádné nástroje, takže instalace do nádob je snazší než kdykoli předtím.
Jednoduché připojení USB plug-and-play v kombinaci s efektivním Software iC Vision umožňuje komukoli vzít do ruky EasyViewer a během několika minut zachytit ohromující snímky částic tak, jak se přirozeně vyskytují během procesu, bez odběru vzorků nebo ředění – dokonce i ve vysoce koncentrovaných suspenzích.
Od rané do pozdní fáze vývoje
Výběr velikostí sond umožňuje spolehlivé nasazení v reaktorech jakékoli velikosti od 15 ml.
EasyViewer 100 – Lehká a štíhlá sonda, ideální pro raný vývoj, kdy jsou omezené objemy vzorků a neznámé procesy vysoké.
EasyViewer 400 – Delší sonda a optimalizovaná hloubka ostrosti poskytují bezkonkurenční obraz pro pokročilé částicové inženýrství ve větších reaktorech.
EasyViewer 100
Štíhlá a lehká sonda s připojením plug-and-play a inteligentním softwarem usnadňuje nastavení a automatický sběr dat.
Pro použití v: Laboratoř
Zobrazovací systém: Obrazy se zpětným rozptylem
Průměr sondy: 9,5 mm
Délka smáčené sondy: 199 mm
Zorné pole: 1000 μm x 1000 μm
Optické rozlišení: > 1,5 μm
EasyViewer 400
Porovnávejte výsledky od malého měřítka po větší měřítko během přenosu, abyste snížili riziko vývoje v pozdní fázi procesu.
Pro použití v: Laboratorní nebo zdravotně nezávadný závod
Zobrazovací systém: Zpětně rozptýlené nebo přenosové obrazy s volitelným použitím upínacího reflektoru
Průměr sondy: 19 mm
Délka smáčené sondy: 400 mm
Zorné pole: 1100 μm x 800 μm (± 50 μm)
Optické rozlišení: > 980 nm
Dobrý den, tady Dez O'Grady, jeden z odborníků společnosti Mettler Toledo na krystalizaci. Chtěl bych vám využít této příležitosti a poskytnout krátkou aktualizaci o naší iniciativě Take Control of Particles a představit koncept pracovní stanice pro inženýrství částic, která může pomoci vyřešit některé klíčové výzvy a problémy v oblasti inženýrství částic a krystalizace. Krystalizace, jak mnozí z vás vědí, je jednotková operace, která dokáže velmi pohodlným způsobem izolovat a čistit produkt. Získání správné distribuce velikosti a tvaru krystalů v krystalizátoru může pomoci zmírnit potenciální problémy, které vznikají v navazujících procesech, například při filtraci, sušení, přepravě a formulaci produktu. Mezi některé typy výzev, které se v různých částech tohoto procesu objevují, patří patří rozklad produktu na filtru, protože například filtrace může trvat příliš dlouho, třeba v důsledku příliš velkého množství jemných částic, nebo například obtíže při přepravě materiálu kvůli problémům s tekutostí souvisejícím s tvarem částic, takže správné nastavení věcí v krystalizátoru opravdu pomáhá optimalizovat navazující operace Některé klíčové výzvy spojené s krystalizací a inženýrstvím částic jsou naznačeny v těchto dvou citacích, které jsem vybral ze dvou velmi kvalitních článků na téma krystalizace. Z prvního článku, což je ve skutečnosti publikace o kontinuální krystalizaci od Eli Lilly, byla pro tento projekt vybrána jedna z citací: velikosti částic větší než 200 mikronů mohou omezovat absorpci, tedy biologickou dostupnost. Krystalizace tedy musela v podstatě zajistit neagregované krystaly s malým poměrem stran a velikostí menší než 200 mikronů. Malá velikost krystalů byla tedy důležitá, aby produkt fungoval dobře. Pokud se podíváte na druhý článek na jiném projektu, uvádí se v něm, že ve většině případů však jemné částice nejsou žádoucí, protože s nimi může být v navazujícím zpracování velmi obtížná manipulace, zejména při filtraci, promývání a sušení. To, co to zde shrnuje a názorně ukazuje, je, že dosažení účinného produktu a zároveň dobrého a efektivního procesu mohou být ve skutečnosti konkurenční cíle, a to činí návrh inženýrství částic poměrně náročným. Při úvahách o inženýrství částic rád přemýšlím v rámci tohoto pracovního postupu, kde máte určité procesní parametry, které můžete jako vědec měnit nebo se je snažit optimalizovat. Například typ rozpouštědla, které používáte, režim míchání, který zvolíte, možná pH nebo rychlost přidávání antis rozpouštědla, nebo něco tak jednoduchého, jako je zvolená rychlost chlazení. A v závislosti na této kombinaci různých voleb můžete dosáhnout různých transformací. které probíhají během procesu krystalizace, takže například můžete upřednostnit růst před nukleací; pokud je například rychlost míchání příliš vysoká, dochází k přílišnému rozbíjení, nebo pokud je pH z nějakého důvodu mimo optimální rozsah, dochází k velké aglomeraci, takže procesní parametry ovlivňují tyto transformace a podle transformací, kterých dosáhnete, pak můžete skončit s potenciálně odlišným výsledkem, a to jak z hlediska produktu, který získáte, velikosti částic, tvaru, čistoty, výtěžnosti například například, ale také z hlediska zpracovatelnosti částic, které vytváříte. Budou se snadno filtrovat? Budou dobře proudit? Lze je snadno formulovat? Proto je tento pracovní postup při návrhu částic opravdu důležitý: je třeba zvážit zvolené parametry, probíhající transformace a konečný výsledek, kterého dosáhnete. Tradičně se to dělalo tak, že se odebral offline vzorek a částice se charakterizovaly v určitém časovém okamžiku po odběru a přípravě. Zde můžete vidět typický pracovní postup při odběru vzorku; pro správné provedení je zapotřebí velmi dobrý vývoj metody, aby se například krystaly nezměnily, ale obvykle se vzorek odebere, filtruje, případně vysuší, nějakým způsobem připraví a poté se provede analýza, aby se získal výsledek. To je velmi důležité pro dodržení regulačních požadavků; jde o velmi standardní metodu pro prokázání kontroly nad procesem, pomáhá stanovit specifikace a může také poskytnout dobré porozumění tomu, co se děje, jako okamžitý snímek v určitém časovém okamžiku. To je tedy offline přístup k charakterizaci částic. Když se však vrátíme k tomuto konceptu pracovního postupu od parametrů přes transformace k výsledku, offline vzorek nám skutečně poskytuje pouze informace o výsledku. A to, co se snažíme dělat v MATLAB Toledo, je poskytovat nástroje pro inženýrství částic, které skutečně poskytují informace o procesních parametrech, jež je třeba optimalizovat, ale také o transformacích, které probíhají například v procesu krystalizace. Poskytujeme tedy informace. K procesním parametrům vám umožňujeme jejich řízení a zaznamenávání, ale také sledování pevné fáze, samotných částic a kapalné fáze v procesu krystalizace. A kombinace těchto informací dohromady může poskytnout opravdu užitečné porozumění procesu, které pomáhá vědcům dosáhnout výsledku, který na konci dne potřebují, a výsledku, který zajistí dobrý produkt a zároveň efektivní proces. Naším cílem je tedy poskytovat. Tyto nástroje pro inženýrství částic, které pomáhají řídit a zaznamenávat procesní parametry a poté poskytují in situ analýzu pevných a kapalných fází v procesu krystalizace v reálném čase, například. Velmi stručně, takto může tato kombinace produktů vypadat zabalená dohromady v sadě nástrojů nebo v pracovní stanici pro inženýrství částic. Zde můžete vidět mikroskopické snímky v reálném čase, kde skutečně pozorujeme proces naočkované krystalizace, která roste a aglomeruje, a poté vidíme dendritický růst, jeho rozpad a sekundární nukleaci, takže velmi složité mechanismy, které vizualizujeme, a tyto mechanismy můžeme také kvantifikovat. mechanismy sledováním velikosti částic a počtu částic v reálném čase pomocí přístroje particle track, a to vše je spojeno v jednom balíčku spolu s procesními parametry, v tomto případě teplotou. V tomto příkladu tedy můžete vidět, že když teplota klesne, počet částic vzroste právě v době, kdy dochází k události sekundární nukleace. To je velmi stručný přehled toho, jak může typická sada nástrojů nebo pracovní stanice pro inženýrství částic fungovat. A jedním ze způsobů, jak se na to díváme, je, že nestačí jen poskytovat data; to, co se snažíme dělat, je skutečně poskytovat ucelené řešení, a to zahrnuje několik různých věcí. Především tyto nástroje musí být nástroje typu walk-up, které může každý vědec použít k dosažení úspěchu. Snažíme se navrhovat naše reaktory tak, aby byly přizpůsobeny větším měřítkům, což by mělo usnadnit rozhodování o scale-upu. Máme velmi výkonné nástroje pro analýzu dat v našem softwaru IC. softwarové platformě a také řešení pro správu dat. Jedna věc, která se stane při zavedení tohoto přístupu, je, že začnete generovat více dat, a je velmi důležité být schopen tato data spravovat, aby bylo možné získat užitečné informace. Proto máme také řešení pro správu dat kolem IC Data Center, která s tím výrazně pomáhají. To je tedy kompletní řešení zabalené dohromady, velmi snadno použitelné, nástroje typu walk-up, jednoduchý a přímočarý, ale výkonný software. Tak co to všechno znamená nakonec? Doufáme, že s těmito pracovními stanicemi pro inženýrství částic se naši zákazníci mohou opravdu zaměřit na čtyři věci, z nichž první je schopnost navrhovat dobré částice. Tedy návrh částic. Schopnost navrhovat částice s požadovanými fyzikálními vlastnostmi, konkrétně s odpovídající velikostí a tvarem částic. Důležité je také rychlé řešení problémů. Doufáme tedy, že umožníme vědcům získat důkazy, které mohou určit hlavní příčinu problémů nebo selhání. Máme dobré příklady v našich seznamech citací, které ukážu na následujícím a závěrečném snímku, kde se naše nástroje skutečně používají k dokumentování porozumění procesu. a prokazování řízení procesu, což je velmi užitečné pro regulační akceptaci, a nakonec předvídatelná výroba, tedy využití dat vzniklých v laboratoři ve spojení s daty, která mohou být shromážděna v kilo laboratoři, pilotním závodě nebo výrobě, aby bylo zajištěno, že při přechodu na plnou výrobní škálu získáte jistotu při scale-upu a dobré výrobní schopnosti. Velmi stručně bych chtěl upozornit na seznam citací, který by mohl být zajímavé si prohlédnout; existuje mnoho různých aplikací pracovní stanice pro inženýrství částic v průběhu vývojového cyklu krystalizačních procesů, některé z nich jsme zde uvedli, například sledování přesycení, zkoumání oiling out nebo fázové separace, scale-up, kontinuální procesy, všechny tyto dobré věci, a tento seznam citací spolu s mnoha dalšími referenčními materiály lze skutečně Možná jste našli tuto webovou stránku, na kterou zde odkazují. Je to www.mt.com forward slash AC dash control particles. Pokud se tedy chcete dozvědět více o tom, co dělají ostatní uživatelé v průmyslu a akademické sféře s využitím této pracovní stanice pro inženýrství částic, je na tomto webu asi 40 nebo 50 poměrně nových odkazů, které by podle mého názoru mohly být pro zájemce velmi zajímavé k prozkoumání. Děkuji.
Dokonalá pracovní stanice pro částicové inženýrství
EasyViewer s iC Vision se hladce integruje do krystalizační pracovní stanice pro snadný experimentální návrh. Když experimenty kombinují ReactRaman™, ReactIR™ a ParticleTrack™, mohou vědci s jistotou překrývat data v softwaru™ iC , aby získali odpovědi a urychlili vývoj částicových systémů.
ReactRaman – Kompaktní, vysoce výkonný Ramanův spektrometr poskytuje kritický vhled i pro ty nejnáročnější reakce, včetně krystalizačních procesů, detekce polymorfismu a vícefázových reakcí
ReactIR – Uživatelsky přívětivý in-situ FTIR spektrometr umožňuje vědcům měřit reakční trendy a profily v reálném čase a poskytuje přesné informace o přesycení, kinetice reakcí, mechanismech a drahách
ParticleTrack s technologií FBRM™ – průmyslový standard analyzátor velikosti částic používaný k měření vlivu procesních parametrů na vlastnosti částic, včetně velikosti, tvaru a počtu
Pochopte přesně, jak parametry procesu ovlivňují koncentraci, velikost, tvar a strukturu, abyste mohli lépe rozhodovat, eliminovat procesní rizika a řešit problémy – rychleji.
Případové studie z průmyslu
Využijte PAT a automatizaci k urychlení vývoje procesu krystalizace
Aplikace modelování a řízení zpětné vazby na dávkové a kontinuální krystalizační systémy
Pochopte mechanismy začlenění nečistot pro vývoj strategie zmírňování nečistot
Image2Chords converts images to high-quality chord length distributions (CLD’s), trends and statisti...
EasyViewer v recenzovaných publikacích
Agrawal, S., Rawal, S. H., Reddy, VR, & Merritt, J. M. (2024). Využití automatizace, dynamické analýzy obrazu a procesních analytických technologií k umožnění úsilí o částicové inženýrství bohaté na rozhraní mezi léčivými látkami a léčivými produkty: Případová studie s využitím lovastatinu. Bezpečnost procesů a ochrana životního prostředí / Transakce Instituce chemických inženýrů. Část B, Bezpečnost procesů a ochrana životního prostředí / Výzkum a design chemického inženýrství / Výzkum a design chemického inženýrství. https://doi.org/10.1016/j.cherd.2024.04.032
Li, K., Li, J., Peng, H., Liu, Y., Wei, X., Shen, R., Xu, S., Yu, C., Chen, M., Zhou, L., & Gong, J. (2024). Studie aglomeračního mechanismu pentahydrátu paratungstátu amonného a kontrolovatelné přípravy čistých monodisperzních krystalů. Prášková technologie, 438, 119572. https://doi.org/10.1016/j.powtec.2024.119572
Wu, W., Chappelow, C., Hanspal, N., Larsen, P. A., Patton, J., Shinkle, A., & Nagy, Z. K. (2024). Digitální návrh procesu agrochemické krystalizace pomocí dvourozměrného modelování populační bilance. Výzkum a vývoj organických procesů. https://doi.org/10.1021/acs.oprd.3c00373
Vagenknecht, M., Soukup, J., Chen, A., & Irizarry, R. (2023). Řešení hlubokého učení pro analýzu velikosti částic na inline mikroskopických snímcích s nízkým rozlišením na základě generativní adversariální sítě. Prášková technologie, 426, 118641. https://doi.org/10.1016/j.powtec.2023.118641
Lomont, J. P., Ralbovsky, N. M., Guza, C., Saha-Shah, A., Burzynski, J., Konietzko, J., Wang, S. C., McHugh, P. M., Mangion, I., & Smith, J. P. (2022). Monitorování procesu deketalizace polysacharidů pro vývoj biokonjugace vakcín pomocí analytické metodiky in situ. Časopis farmaceutické a biomedicínské analýzy, 209, 114533. doi.org/10.1016/j.jpba.2021.114533
Wang, S., Liu, Y., Guo, S., Yan, H., Li, K., Tong, L., Li, T., Chen, M., Gao, Z., & Gong, J. (2022). Návrh jednosložkových a vícesložkových sférických částic léčiv se zlepšenými vlastnostmi prášku ve vodě namísto organických rozpouštědel: Případová studie Gemfibrozilu. ACS Udržitelná chemie a inženýrství, 10(37), 12411–12422. https://doi.org/10.1021/acssuschemeng.2c03982
Haer, M., Strahlendorf, K., Payne, J., Jung, R., Xiao, E., Mirabel, C., Rahman, N., Kowal, P., Gemmiti, G., Cronin, J. T., Gable, T., Park-Lee, K., Drolet-Vives, K., Balmer, M., & Kirkitadze, M. (2021). Řešení PAT pro monitorování adsorpce tetanového toxoidu hliníkovými adjuvans. Časopis farmaceutické a biomedicínské analýzy, 198, 114013. doi.org/10.1016/j.jpba.2021.114013
Salami, H., McDonald, M. A., Bommarius, A. S., Rousseau, R. W., & Grover, M. A. (2021). Zobrazování in situ v kombinaci s hlubokým učením pro monitorování procesu krystalizace: Aplikace na výrobu cefalexinu. Výzkum a vývoj organických procesů, 25(7), 1670–1679. doi.org/10.1021/acs.oprd.1c00136
Sato, Y., Liu, J., Kukor, A. J., Culhane, J. C., Tucker, J. L., Kučera, D. J., Cochran, B. M., & Hein, J. E. (2021). Monitorování suspenzí pevná látka-kapalina v reálném čase: Optimalizovaná syntéza tetrabenazinu. Časopis organické chemie. doi.org/10.1021/acs.joc.1c01098
Sirota, E., Kwok, T., Varsolona, R. J., Whittaker, A., Andreani, T., Quirie, S., Margelefsky, E., & Lamberto, D. J. (2021). Vývoj krystalizačního procesu pro závěrečný krok biokatalytické syntézy islatraviru: komplexní krystalové inženýrství pro nízkodávkové léčivo. Výzkum a vývoj organických procesů, 25(2), 308–317. doi.org/10.1021/acs.oprd.0c00520
Zhao, X., Webb, N. J., Muehlfeld, M. P., Stottlemyer, A. L., & Russell, M. W. (2021). Aplikace poloautomatického krystalizátoru ke studiu událostí vytěžování a aglomerace – případová studie optimalizace průmyslové krystalizace. Výzkum a vývoj organických procesů, 25(3), 564–575. doi.org/10.1021/acs.oprd.0c00494
Žádost o informace nebo cenovou nabídkuPožádejte o cenovou nabídkuOkamžitá cenová nabídkaInformace o řešeníRequest Online Demo
Chci...
Need assistance? Our team is here to achieve your goals. Speak with our experts.