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Boston Dynamics StretchvsYaskawa Motoman GP25

Direkter Vergleich von Boston Dynamics Stretch und Yaskawa Motoman GP25: Specs, Preis, Anwendungsfälle und SDKs.

Spezifikationen

SpecStretchMotoman GP25
Preis (USD)
$0
$42,000
Kategorie
industrial
industrial
Nutzlast
23 kg
25 kg
Laufzeit
16 h
Geschwindigkeit
1.5 m/s
Gewicht
1200 kg
250 kg
Reichweite
1730mm
Freiheitsgrade
7
6
Akku
Auto-charge during pickup pauses
Gemeinsame Anwendungsfälle
Keine gemeinsamen Anwendungsfälle
Nur bei Stretch
  • Trailer / container unloading
  • Mixed-SKU palletizing
  • Bulk depalletizing
Nur bei Motoman GP25
  • Machine tending
  • Palletizing
  • Spot welding
  • Material handling

Welcher ist die richtige Wahl

Wann Stretch

Wählen Sie den Boston Dynamics Stretch für großskalige Logistikzentren und E-Commerce-Hubs, die eine automatisierte Entladung von Containern und Trailern benötigen. Stretch ist die ideale Wahl, wenn Mobilität entscheidend ist: Während der GP25 stationär montiert wird, bewegt sich Stretch autonom direkt in LKWs hinein. Mit 7 Freiheitsgraden und einer Laufzeit von 16 Stunden bewältigt er das Depalletieren von Mixed-SKUs in dynamischen Umgebungen effizient. Die Integration über die BD Orbit Software ermöglicht ein Flottenmanagement, das bei hohem Durchsatz an wechselnden Laderampen den entscheidenden Vorteil gegenüber fest installierten Roboterzellen bietet, da keine aufwendige Schieneninfrastruktur erforderlich ist.

Wann Motoman GP25

Entscheiden Sie sich für den Yaskawa Motoman GP25 in der metallverarbeitenden Industrie oder im Automobilbau für Aufgaben wie Punktschweißen, Maschinenbeschickung oder präzises Materialhandling in festen Roboterzellen. Mit einem Anschaffungspreis von 42.000 USD und einem vergleichsweise geringen Eigengewicht von 250 kg bietet er eine kosteneffiziente, hochpräzise Lösung für Anwendungen, die eine Reichweite von 1730 mm erfordern. Während Stretch für mobile Logistik optimiert ist, punktet der GP25 durch seine Robustheit in der Fertigung und die Unterstützung von MotoPlus sowie ROS-Industrial. Dies ermöglicht eine nahtlose Integration in bestehende Produktionslinien, in denen stationäre Geschwindigkeit und Wiederholgenauigkeit wichtiger sind als autonome Navigation.

KI-Empfehlung auf Basis öffentlicher Specs.

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