Escenario de mercado 

El mercado de robótica guiada por la visión y la visión de la visión se valoró en US $ 17.80 mil millones en 2024 y se anticipa que generará un ingreso de US $ 37.64 mil millones para 2033, a una tasa de crecimiento anual compuesta de 8.22% durante el período de pronóstico 2025-2033.

El mercado de la visión artificial y la robótica guiada por visión está experimentando un repunte dinámico impulsado por los avances en la tecnología de sensores compactos y los requisitos cambiantes de la industria. En 2024, Cognex informó sobre 12 líneas de inspección guiadas por visión recientemente instaladas en instalaciones de semiconductores en todo Japón, lo que demuestra cómo la detección precisa de defectos está impulsando la adopción. Al mismo tiempo, Keyence lanzó cinco cámaras de visión artificial avanzadas diseñadas específicamente para fábricas de automóviles en Corea del Sur, destacando el apetito del sector por los controles de calidad en tiempo real. Basler documentó ocho acuerdos de distribución importantes para configuraciones de visión 3D en Europa, lo que refleja un cambio continental hacia la inspección visual automatizada. Según el último informe de la Automated Imaging Association, 4 laboratorios de robótica en los Estados Unidos introdujeron módulos dedicados de seguimiento de objetos impulsados ​​por IA, lo que indica que las instituciones de investigación también están ampliando los límites de la innovación.

Los principales actores del mercado de la visión artificial y la robótica guiada por visión, como Omron, Teledyne DALSA y FANUC, evolucionan continuamente sus líneas de productos para satisfacer diversas aplicaciones en electrónica, productos farmacéuticos y automoción. Por ejemplo, Omron supervisó tres pruebas piloto para cámaras robóticas de próxima generación en laboratorios farmacéuticos en España, garantizando una inspección a nivel micro de envases de medicamentos delicados. Teledyne DALSA probó dos nuevos sensores de escaneo de líneas en líneas de producción de placas de circuito impreso en Singapur, con el objetivo de mejorar la precisión del ensamblaje de montaje en superficie. Ese mismo año, FANUC integró nueve brazos robóticos guiados por visión recientemente desarrollados en una planta de ensamblaje de productos electrónicos en Alemania, lo que demuestra la capacidad de la tecnología para reducir las tasas de error y agilizar la producción de gran volumen. Los consumidores clave incluyen a los principales fabricantes de automóviles que buscan trabajos de pintura impecables, los gigantes de la electrónica que exigen una precisión submicrónica y las empresas farmacéuticas que necesitan un control de calidad estricto.

Los desarrollos recientes giran en torno a algoritmos de visión basados ​​en inteligencia artificial y aprendizaje profundo integrado, lo que permite tareas de reconocimiento de imágenes más rápidas y matizadas. Intel colaboró ​​con seis centros de investigación europeos en chips de visión integrados basados ​​en aprendizaje profundo para funcionalidades robóticas avanzadas, allanando el camino para avances computacionales en el mercado de la visión artificial y la robótica guiada por visión. Paralelamente, la división de I+D de Canon finalizó dos patentes de imágenes en tiempo real con capacidades de red neuronal para reducir los errores de montaje en la producción en varias etapas. Mientras tanto, Epson publicó los resultados de un estudio de visión de circuito cerrado que minimizó las tasas de productos defectuosos en las líneas de fabricación de baterías. Sobre la base de estos avances, el potencial futuro de la visión artificial y la robótica guiada por visión apunta a una mayor personalización, una aplicación más amplia en el procesamiento de alimentos y bebidas y una integración más profunda con tecnologías emergentes como la automatización industrial habilitada por 5G.

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Dinámica del mercado 

Impulsor: adopción creciente de análisis visuales basados ​​en el borde en tiempo real en procesos de fabricación de componentes electrónicos complejos e intrincados

La demanda de robótica guiada por visión en la fabricación de productos electrónicos está aumentando a medida que las líneas de montaje se vuelven más compactas y especializadas, lo que requiere un manejo instantáneo de datos para detectar defectos microscópicos. En 2024, un equipo de investigación de Fraunhofer IPA implementó con éxito 4 sensores de visión integrados con análisis basados ​​en el borde en la inspección a nivel de oblea, lo que subraya el impulso hacia una detección ultraprecisa. La división de robótica de Panasonic colaboró ​​con tres productores de microchips en el mercado de visión artificial y robótica guiada por visión de Corea del Sur para implementar módulos de cámara sincronizados para el análisis de placas de circuito impreso, destacando la influencia del monitoreo en tiempo real. Mientras tanto, Toshiba publicó los resultados de dos pruebas piloto que muestran cómo el procesamiento de imágenes en el dispositivo redujo los defectos de los componentes en el ensamblaje de circuitos multicapa. Además, un estudio realizado en laboratorio en Taiwán validó cinco nuevos prototipos de sensores que transmiten datos de inspección en tiempo real sin dependencia de la nube, lo que subraya el cambio hacia el manejo de datos local. En un desarrollo separado, un consorcio de robótica en Singapur probó seis motores de visión acelerados por GPU para la alineación de microlentes, enfatizando la necesidad de una corrección inmediata en equipos electrónicos de alta densidad.

Este factor cobra impulso debido a la urgencia inherente a la fabricación de productos electrónicos: los microprocesadores defectuosos o las capas no coincidentes pueden provocar que fallen lotes enteros, lo que hace indispensable un análisis meticuloso en tiempo real. Para abordar estos desafíos en el mercado de la visión artificial y la robótica guiada por visión, el análisis visual basado en el borde aprovecha la potencia informática localizada en lugar de depender de servidores remotos. En Japón, un brazo robótico lanzado recientemente por DENSO combinó chips de IA integrados con sistemas de cámaras de precisión para gestionar complejas tareas de soldadura láser, lo que refleja un salto más allá de la inspección convencional fuera de línea. Además, las universidades de Europa iniciaron dos programas de investigación conjuntos centrados en la computación cercana a sensores para el procesamiento de imágenes con eficiencia energética, lo que demuestra el compromiso del ecosistema con la innovación sostenible. Al facilitar las decisiones sobre el terreno, las configuraciones basadas en el borde en tiempo real ayudan a los fabricantes a optimizar el rendimiento, minimizar los daños causados ​​por errores de alineación microscópicos y allanar el camino para la miniaturización avanzada de componentes electrónicos en todo el mundo.

Tendencia: evolución acelerada de los módulos de reconocimiento de imágenes impulsados ​​por redes neuronales para aplicaciones de robótica colaborativa avanzada centradas en la precisión

En diversas industrias, el cambio hacia robots colaborativos intuitivos se ve subrayado por módulos de visión impulsados ​​por redes neuronales que perfeccionan la precisión, la adaptabilidad y la capacidad de aprendizaje. En 2024, NVIDIA encabezó dos colaboraciones a gran escala con empresas de robótica para integrar el reconocimiento de imágenes basado en GPU en sistemas co-bot, mostrando el mayor enfoque en la optimización del aprendizaje automático. Mientras tanto, ABB concluyó 3 pilotos estratégicos que incluyen software de visión de aprendizaje profundo en operaciones de recogida y colocación, lo que permite a los robots manejar tareas de montaje críticas para la seguridad con mayor agilidad. En Dinamarca, un consorcio académico especializado informó sobre cuatro algoritmos validados que mejoran la coordinación mano-ojo de brazos colaborativos, lo que apunta a avances en curso en la fusión de sensores. Además, Hanson Robotics presentó una plataforma de demostración que utiliza redes neuronales para el reconocimiento de patrones de alta velocidad en escenarios logísticos del mundo real, lo que ilustra el amplio alcance de las soluciones de próxima generación.

Esta tendencia da forma a la fabricación moderna en el mercado de la visión artificial y la robótica guiada por visión al mejorar la forma en que los co-bots interactúan con líneas de producción complejas, humanos y entornos no estructurados. FANUC presentó 2 expansiones de su serie CRX en Japón, integrando módulos de redes neuronales para adaptarse automáticamente en procesos de ensamblaje de productos mixtos. Paralelamente, una startup de robótica en Boston presentó tres prototipos destinados a la búsqueda de caminos mediante cámaras, lo que significa el ascenso de la autonomía en espacios de trabajo reducidos. Otro testimonio de esta evolución es la demostración de Motoman de un único brazo robótico colaborativo que emplea una red neuronal convolucional incorporada para detectar defectos, un primer paso hacia el reconocimiento de patrones casi humanos en condiciones extremas. En particular, el conjunto de herramientas de red neuronal de código abierto de Intel se aplicó en dos pruebas en una fábrica de automóviles española, lo que aceleró la clasificación de objetos para líneas de montaje de rápido movimiento. Estos logros demuestran la fuerte atracción gravitacional del aprendizaje automático en la robótica guiada por visión, transformando gradualmente brazos preprogramados, anteriormente rígidos, en socios ágiles y conscientes del contexto que se destacan en tareas críticas de precisión en diversos sectores industriales.

Desafío: Garantizar una integración perfecta de sistemas de visión multiespectral con arquitecturas de automatización industrial heredadas no coordinadas en todo el mundo

La implementación de tecnología de visión multiespectral en configuraciones de fabricación antiguas y aisladas sigue siendo un obstáculo formidable, ya que estas arquitecturas nunca fueron diseñadas para admitir procesamiento de imágenes de alta velocidad o fusión de sensores complejos. En 2024, un grupo de trabajo global liderado por Schneider Electric examinó dos fábricas piloto que intentaban instalar actualizaciones de visión artificial en controladores lógicos programables obsoletos, revelando flagrantes desajustes en el rendimiento de datos. Rockwell Automation aportó tres directrices técnicas para abordar la fragmentación de protocolos, lo que subraya las complejidades operativas de combinar la visión artificial moderna con redes de décadas de antigüedad. En el mercado de la India de visión artificial y robótica guiada por visión, un integrador especializado probó cuatro brazos robóticos rediseñados para navegar por escaneo dual de espectro visible e infrarrojo, encontrando problemas de estabilidad a mitad de producción debido a limitaciones del software heredado. Un artículo académico de Alemania identificó una falla crítica al unir las capas de ejecución de la fábrica, atribuyéndolo a una sincronización inadecuada entre los controladores robóticos y los módulos de imágenes espectrales. Además, Siemens validó dos soluciones parciales que se basan en middleware personalizado para unir conexiones de bus de campo más antiguas con marcos de visión artificial avanzados.

El desafío se intensifica en entornos donde los fabricantes prefieren actualizaciones incrementales en lugar de revisiones completas para contener los costos y minimizar el tiempo de inactividad. En particular, una consultora de automatización en Canadá implementó planes de migración en dos fases, dividiendo la integración en ciclos cortos que limitan las interrupciones pero extienden el cronograma general. Al mismo tiempo, Bosch Rexroth, uno de los actores clave en el mercado de la visión artificial y la robótica guiada por visión, lanzó un escenario piloto que permite realizar análisis multiespectrales parciales en segmentos confinados de una línea de montaje, mostrando un enfoque táctico para la modernización. Sin embargo, el riesgo de conflictos de software, fallas en la calibración de sensores y retrasos en los datos en tiempo real sigue siendo frecuente, lo que afecta el rendimiento general. Superar estos obstáculos requiere colaboración entre industrias, estándares de comunicación claramente definidos y capacitación especializada para los equipos de ingeniería. Hasta que estos elementos se alineen, los sistemas de visión multiespectral, a pesar de su inmenso potencial en la detección precisa de anomalías y el control de calidad avanzado, enfrentarán obstáculos sistemáticos cuando se fusionen con arquitecturas de automatización industrial heredadas en todo el mundo.

Análisis segmentario 

Por componente 

Los componentes de hardware con una participación de mercado del 65,2 % siguen siendo fundamentales para el mercado de la visión artificial y la robótica guiada por visión, ya que las cámaras industriales, los sensores y los módulos de procesamiento proporcionan las capacidades fundamentales para la inspección visual avanzada. Proveedores líderes como Cognex, Keyence, Teledyne DALSA y Basler diseñan módulos de imágenes robustos que sobresalen en las duras condiciones de fábrica. Los sensores CCD y CMOS de alto rendimiento llaman la atención por su confiabilidad y claridad. Los sistemas de lentes industriales con óptica refinada facilitan la detección precisa de defectos en líneas de montaje exigentes. Los sistemas de iluminación especializados son fundamentales para revelar imperfecciones sutiles en la producción electrónica. Algunos tableros de visión integrados ahora integran aceleradores de IA para análisis en tiempo real, lo que hace factibles controles de calidad inmediatos. Las empresas mundiales de semiconductores desarrollan continuamente nuevos conjuntos de chips para visión artificial, impulsando la eficiencia energética y la resolución. También están surgiendo técnicas patentadas de fusión de sensores para admitir modos de imágenes mixtos.

Los robots guiados por visión incorporan cada vez más sensores de luz estructurada y de tiempo de vuelo para lograr una identificación matizada de objetos en tareas complejas. Los módulos de cámara compactos con FPGA integrados aceleran el procesamiento de imágenes, superando los obstáculos de latencia comunes en las soluciones centradas en software. Los proveedores industriales confirman que el hardware robusto reduce las necesidades de mantenimiento a largo plazo, lo que refuerza el retorno de la inversión para los integradores. Los sistemas de lentes avanzados mejoran la detección de bordes en aplicaciones electrónicas complejas. A medida que las industrias exigen tasas de defectos cercanas a cero, las arquitecturas de hardware confiables mitigan los errores en los segmentos automotriz, aeroespacial y de bienes de consumo. Muchos integradores de sistemas prefieren diseños de hardware flexibles que puedan reconfigurarse fácilmente para nuevas tareas. Esta adaptabilidad contribuye al liderazgo del mercado del hardware. En conjunto, estos avances de hardware demuestran por qué el segmento de hardware continúa dominando la visión artificial y la robótica guiada por visión.

Por plataforma 

Las plataformas basadas en PC, con más del 54,6% de participación de mercado, siguen siendo la opción más dominante en el mercado de visión artificial y robótica guiada por visión, ya que combinan una sólida potencia computacional con herramientas de software flexibles para diversas tareas industriales. Soluciones líderes como MVTec HALCON, Cognex VisionPro y NI LabVIEW se basan en arquitecturas de PC estándar para ofrecer rutinas de inspección altamente personalizables en múltiples sectores. Los sistemas modernos aprovechan los procesadores multinúcleo con conjuntos de instrucciones avanzados que aceleran la coincidencia de patrones y la extracción de características. Los marcos acelerados por GPU permiten el análisis en tiempo real de imágenes de alta resolución, lo que permite ciclos de retroalimentación inmediatos en producción. Muchos integradores destacan la sencilla integración de componentes disponibles en el mercado, desde tarjetas Ethernet industriales hasta captadores de tramas especializados, lo que fomenta una rápida implementación y escalabilidad. Las mejoras continuas en los sistemas operativos simplifican la implementación de protocolos industriales y garantizan un comportamiento determinista.

Los sistemas basados ​​en PC también admiten varias bibliotecas de aprendizaje profundo que facilitan la detección avanzada de defectos y la toma de decisiones. Los usuarios pueden adaptar rápidamente algoritmos y arquitecturas mediante actualizaciones de software, una ventaja fundamental cuando los diseños de productos cambian con frecuencia. Los desarrolladores del mercado de la visión artificial y la robótica guiada por visión señalan la amplia disponibilidad de kits de desarrollo de software que incorporan capacidades de secuencias de comandos, lo que permite la creación rápida de prototipos y la iteración. Las placas base más nuevas equipadas con sólidas funciones de seguridad de BIOS abordan los problemas de ciberseguridad en entornos industriales conectados. Los usuarios finales industriales valoran la rentabilidad de las plataformas basadas en PC, dada su compatibilidad con el hardware convencional y la compatibilidad con controladores ampliamente disponible. El entorno abierto de las plataformas de PC admite un gran ecosistema de complementos y bibliotecas de visión integradas, lo que impulsa la innovación continua. Esta apertura y adaptabilidad son la base del dominio sostenido de las soluciones robóticas y de visión artificial basadas en PC.

Por industria 

El sector automotriz lidera el mercado de adopción de visión artificial y robótica guiada por visión con más del 30,5% de participación de mercado, impulsado por estrictas demandas de calidad y precisión en todas las líneas de ensamblaje. Los principales fabricantes como Volkswagen, Toyota y General Motors implementan estaciones de inspección automatizadas para detectar espacios en la soldadura, defectos superficiales y errores de alineación en cada etapa de producción. Los robots con capacidad de visión se encargan de tareas como la instalación de parabrisas y el ajuste de la carrocería, lo que garantiza una precisión constante y reduce el error humano. El impulso hacia los vehículos eléctricos y autónomos ha aumentado la necesidad de tecnologías de sensores avanzadas, que optimicen el ensamblaje de los componentes de la batería y respalden la calibración de la asistencia al conductor. Los proveedores de primer nivel dependen de brazos robóticos basados ​​en visión artificial para tareas repetitivas, como la colocación de componentes, para mantener un rendimiento constante con una variación mínima. La tecnología también ayuda a rastrear piezas en la cadena de suministro, fortaleciendo el retiro y el análisis de la causa raíz.

Muchas plantas automotrices integran equipos de escaneo 3D para la validación de piezas, aunque las aplicaciones 2D siguen estando muy extendidas para tareas como la verificación de etiquetas. Los robustos sistemas basados ​​en cámaras en el mercado de la visión artificial y la robótica guiada por visión respaldan las mediciones en línea para validar el espesor de las pastillas de freno y las geometrías de las llantas en tiempo real. Los protocolos emergentes en conducción automatizada aprovechan las cámaras de los vehículos para perfeccionar los algoritmos de aprendizaje profundo a través de exposiciones en carreteras del mundo real. El ensamblaje guiado por visión reduce significativamente las tasas de retrabajo, un indicador clave de rendimiento en la producción en masa. Los talleres de pintura robóticos integran sofisticados módulos de visión para garantizar recubrimientos uniformes, mejorando tanto la estética como la protección contra la corrosión. Algunos fabricantes de automóviles utilizan la visión térmica para detectar anomalías de temperatura en los componentes eléctricos. La detección automatizada de daños después de las pruebas de manejo acelera los ciclos de lanzamiento de productos. En medio de la creciente complejidad de los vehículos, la visión artificial integrada subraya el liderazgo en adopción del sector automotriz.

Por tipo 

La visión artificial bidimensional (2D) mantiene una sólida posición en el mercado de la visión artificial y la robótica guiada por visión con más del 51,6 % de participación en los ingresos porque aborda una amplia gama de tareas sencillas de inspección y orientación. Las cámaras configuradas para imágenes 2D requieren una calibración menos compleja que las configuraciones 3D, lo que las hace adecuadas para entornos de gran volumen como el ensamblaje de productos electrónicos. Muchas plantas automotrices utilizan cámaras 2D para inspección de superficies, verificación de etiquetas y comprobaciones dimensionales básicas. Los productores de alimentos y bebidas prefieren la visión 2D para medir el nivel de llenado y la integridad del embalaje, mientras que las líneas farmacéuticas dependen de ella para el recuento de pastillas y el seguimiento de los blisters. Los integradores de sistemas dan fe de la madurez y confiabilidad de las soluciones 2D, que se ven menos afectadas por las variaciones de iluminación en comparación con el escaneo 3D. Los equipos de mantenimiento aprecian las configuraciones de hardware más simples que permiten ajustes rápidos durante los turnos de producción.

Aunque los sistemas 1D alguna vez dominaron la lectura de códigos de barras, la mayor versatilidad de las imágenes 2D se extiende mucho más allá del escaneo básico de códigos en el mercado de la visión artificial y la robótica guiada por visión. Una gama cada vez mayor de cámaras, lentes y kits de iluminación de menor costo respaldan una implementación flexible en múltiples líneas de fabricación. Los fabricantes de dispositivos médicos utilizan configuraciones 2D para examinar las marcas de los componentes y detectar irregularidades cosméticas sutiles, lo cual es crucial para el cumplimiento normativo. La última generación de sensores 2D ofrece mayor resolución y velocidades de fotogramas elevadas, lo que mejora la detección de defectos. Los expertos suelen destacar los tiempos de integración rápidos para las soluciones 2D, lo que minimiza el tiempo de inactividad de la instalación. Las líneas de envasado aprovechan la visión artificial 2D para confirmar el sellado y el etiquetado correctos, evitando errores costosos. Esta adaptabilidad impulsa una amplia adopción en industrias que exigen soluciones de inspección rápidas, precisas y rentables.

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Análisis Regional 

América del Norte ha sido durante mucho tiempo el principal mercado de visión artificial y robótica guiada por visión, con más del 35% de participación de mercado. El predominio de la región se debe principalmente a una base manufacturera avanzada y a un temprano énfasis en la automatización. Estados Unidos se destaca con fuertes inversiones en los sectores automotriz, electrónico y aeroespacial, donde la precisión de primer nivel y el rápido rendimiento son obligatorios. Los principales desarrolladores de robótica, como FANUC America, Yaskawa Motoman y ABB US, se centran en gran medida en soluciones de visión integradas adaptadas a diversos requisitos industriales. Los centros tecnológicos en estados como California y Massachusetts fomentan la innovación a través de centros de investigación especializados y ecosistemas de startups prósperos, trabajando en módulos de cámara y algoritmos de visión de próxima generación. El Departamento de Defensa y la NASA también financian sistemas de imágenes de vanguardia, que a menudo encuentran aplicaciones de doble uso en entornos comerciales. Varios grupos de capital riesgo apoyan activamente las empresas de visión artificial, lo que permite una rápida evolución de los productos. La estrecha colaboración entre universidades e industrias conduce a planes de estudios especializados, que equipan a los ingenieros con una visión sofisticada y competencias en robótica. El marco de propiedad intelectual bien establecido de la región alienta a las empresas a invertir intensamente en investigación y desarrollo sin enfrentar grandes riesgos de infracción.

Estados Unidos, en particular, genera gran parte de los ingresos de América del Norte en el mercado de visión artificial y robótica guiada por visión, gracias a una sólida red de integradores de sistemas que adaptan rápidamente soluciones para diversas industrias. Los laboratorios de semiconductores en estados como Texas y Oregón adoptan rápidamente la visión artificial de alta resolución para la inspección de obleas, lo que impulsa el crecimiento del mercado. Las instituciones sanitarias y las empresas farmacéuticas también implementan robótica guiada por visión para asistencia quirúrgica e inspección de medicamentos, lo que demuestra la promesa de la tecnología más allá de la fabricación. Algunos de los principales fabricantes de electrodomésticos de consumo dependen de líneas de montaje automatizadas en el Medio Oeste, impulsadas por un control de calidad avanzado basado en visión artificial. Canadá contribuye a través de un creciente grupo de empresas de inteligencia artificial que desarrollan software especializado para cámaras industriales, mientras que las plantas de ensamblaje de automóviles de México integran robótica basada en visión para mejorar la competitividad. Los esfuerzos de colaboración entre estos países garantizan la transferencia de tecnología y la resiliencia de la cadena de suministro en el mercado de la visión artificial y la robótica guiada por visión. Asociaciones regionales como el Instituto de Robótica Avanzada para la Fabricación (ARM) también facilitan iniciativas específicas de intercambio de conocimientos. Con una sólida combinación de activos de investigación, oportunidades de financiación y un amplio espectro industrial, América del Norte conserva su liderazgo en visión artificial y robótica guiada por visión.

Principales jugadores en el mercado de Visión artificial y robótica guiada por visión.

• Corporación Cognex
• Basler AG
• ISRA Vision AG
• Teledyne Digital Imaging Inc.
• STEMMER IMAGING AG
• Compañía Eastman Kodak
• Corporación OMRON
• Allied Vision Technologies GmbH
• Corporación Keyence
• Corporación de instrumentos nacionales
• Hexágono AB
• Tecnologías Qualcomm
• Otros jugadores destacados

Descripción general de la segmentación del mercado:

Por componente

• Hardware
• Software
• Servicios

Por plataforma

• Basado en PC
• Basado en cámara
• Robots guiados por visión

Por tipo 

• 1D
• 2D
• 3D

Por aplicación 

• Posicionamiento/orientación/ubicación
• Identificación
• Inspección y verificación
• Calibre/medición
• Soldadura y soldadura
• Manejo de materiales
• Montaje y desmontaje
• Pintura y dosificación.
• Otros

Por industria 

• Automotor
• Electricidad y electrónica
• Aeroespacial y Defensa
• Alimentos y bebidas
• Atención sanitaria y farmacéutica
• Procesamiento de metales
• Almacén y logística
• Venta minorista y comercio electrónico
• Otros

Por región 

• América del norte
  • Estados Unidos
  • Canadá
  • México
• Europa
  • el reino unido
  • Alemania
  • Francia
  • Italia
  • España
  • Polonia
  • Rusia
  • Resto de Europa
• Asia Pacífico
  • Porcelana
  • India
  • Japón
  • Australia y Nueva Zelanda
  • Corea del Sur
  • ASEAN
  • Resto de Asia Pacífico
• Sudamerica
  • Argentina
  • Brasil
  • Resto de Sudamérica
• Medio Oriente y África
  • Emiratos Árabes Unidos
  • Arabia Saudita
  • Sudáfrica
  • Resto de MEA