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Avidbots Neo 2WvsDoosan Robotics H2017

Direkter Vergleich von Avidbots Neo 2W und Doosan Robotics H2017: Specs, Preis, Anwendungsfälle und SDKs.

Spezifikationen

SpecNeo 2WH2017
Preis (USD)
$60,000
$38,000
Kategorie
industrial
industrial
Nutzlast
0 kg
25 kg
Laufzeit
14 h
Geschwindigkeit
1.1 m/s
Gewicht
320 kg
79 kg
Reichweite
1700mm
Freiheitsgrade
6
Akku
Li-ion 48V
Gemeinsame Anwendungsfälle
Keine gemeinsamen Anwendungsfälle
Nur bei Neo 2W
  • Warehouse floor cleaning
  • Retail store hours-after cleaning
  • Airport terminal cleaning
  • Manufacturing facility maintenance
Nur bei H2017
  • Heavy palletizing
  • Automotive component handling
  • Press-tending
  • Machine loading

Welcher ist die richtige Wahl

Wann Neo 2W

Entscheiden Sie sich für den Avidbots Neo 2W, wenn Ihr Fokus auf der automatisierten Instandhaltung großflächiger Bodenareale in Logistikzentren, Flughäfen oder dem Einzelhandel liegt. Während der Doosan H2017 stationär arbeitet, bietet der Neo 2W mit einer Laufzeit von 14 Stunden und einer Geschwindigkeit von 1,1 m/s die nötige Ausdauer für den Schichtbetrieb ohne menschliche Aufsicht. Er ist die richtige Wahl für Facility-Manager, die Reinigungskosten senken und Hygiene-Standards in Umgebungen mit hohem Publikumsverkehr oder komplexen Lagerlayouts sicherstellen müssen. Die Integration über das Avidbots Command Center ermöglicht dabei ein präzises Flottenmanagement bei großflächigen Einsätzen über das REST API.

Wann H2017

Wählen Sie den Doosan Robotics H2017, wenn Sie schwere Lasten in der Fertigung oder Montage handhaben müssen. Mit einer Traglast von 25 kg und einer Reichweite von 1700 mm ist dieser Cobot speziell für das Palettieren schwerer Bauteile, die Maschinenbeschickung oder das Press-Tending in der Automobilindustrie konzipiert. Im Gegensatz zum mobilen Reinigungsroboter Avidbots bietet der H2017 sechs Freiheitsgrade für präzise, stationäre Manipulationsaufgaben. Dank der Unterstützung für ROS2 und DRL-Scripting eignet er sich ideal für Ingenieure, die komplexe Produktionsabläufe automatisieren und eine hohe Wiederholgenauigkeit bei der Handhabung schwerer Komponenten auf engem Raum benötigen.

KI-Empfehlung auf Basis öffentlicher Specs.

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