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6 River Systems ChuckvsDoosan Robotics H2017

Direkter Vergleich von 6 River Systems Chuck und Doosan Robotics H2017: Specs, Preis, Anwendungsfälle und SDKs.

Spezifikationen

SpecChuckH2017
Preis (USD)
$0
$38,000
Kategorie
industrial
industrial
Nutzlast
90.7 kg
25 kg
Laufzeit
null h
Geschwindigkeit
1.3 m/s
Gewicht
75 kg
79 kg
Reichweite
1700mm
Freiheitsgrade
null
6
Gemeinsame Anwendungsfälle
Keine gemeinsamen Anwendungsfälle
Nur bei Chuck
  • putaway
  • picking
  • counting
  • replenishment
  • sorting tasks
Nur bei H2017
  • Heavy palletizing
  • Automotive component handling
  • Press-tending
  • Machine loading

Welcher ist die richtige Wahl

Wann Chuck

Wählen Sie den 6 River Systems Chuck, wenn Sie großflächige Lagerabläufe in der E-Commerce-Logistik oder im Einzelhandelsversand optimieren müssen. Als autonomer mobiler Roboter (AMR) ist er ideal für dynamische Umgebungen, in denen Mitarbeiter bei Kommissionierung, Einlagerung und Inventur unterstützt werden sollen. Mit einer hohen Traglast von 90,7 kg und einer Geschwindigkeit von 1,3 m/s reduziert Chuck die unproduktiven Laufwege des Personals erheblich. Er eignet sich besonders für Skalierungsprojekte in Distributionszentren, bei denen die Steigerung der Pick-Rate pro Stunde ohne bauliche Veränderungen im Vordergrund steht, während ein stationärer Roboterarm hier räumlich zu begrenzt wäre.

Wann H2017

Entscheiden Sie sich für den Doosan Robotics H2017, wenn Ihre Anforderungen in der industriellen Fertigung, beim schweren Palettieren oder der Maschinenbeschickung liegen. Dieser 6-Achsen-Cobot bietet eine Reichweite von 1700 mm und eine Traglast von 25 kg, was ihn perfekt für die Handhabung von schweren Automobilkomponenten oder das Bestücken von Pressen macht. Im Gegensatz zum mobilen Chuck ist der H2017 für präzise, stationäre Manipulationsaufgaben konzipiert. Käufer in der Metallverarbeitung oder Automobilindustrie profitieren von der flexiblen Integration via ROS2 oder DRL-Scripting, um komplexe Bewegungsabläufe bei hoher Wiederholgenauigkeit direkt in bestehende Produktionslinien zu integrieren.

KI-Empfehlung auf Basis öffentlicher Specs.

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