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Built Robotics Inc. RPD 35vsDoosan Robotics H2017

Direkter Vergleich von Built Robotics Inc. RPD 35 und Doosan Robotics H2017: Specs, Preis, Anwendungsfälle und SDKs.

Spezifikationen

SpecRPD 35H2017
Preis (USD)
$0
$38,000
Kategorie
industrial
industrial
Nutzlast
18143 kg
25 kg
Laufzeit
24 h
Geschwindigkeit
null m/s
Gewicht
65317 kg
79 kg
Reichweite
1700mm
Freiheitsgrade
null
6
Gemeinsame Anwendungsfälle
Keine gemeinsamen Anwendungsfälle
Nur bei RPD 35
  • Autonomous pile driving for solar farms
  • Site surveying for pile installation
  • Pile distribution and inspection
Nur bei H2017
  • Heavy palletizing
  • Automotive component handling
  • Press-tending
  • Machine loading

Welcher ist die richtige Wahl

Wann RPD 35

Wählen Sie den Built Robotics RPD 35 für großflächige Infrastrukturprojekte im Bereich der erneuerbaren Energien, insbesondere beim Bau von Solarparks. Wenn Ihr Unternehmen Tausende von Fundamentpfosten präzise und rund um die Uhr installieren muss, ist dieses System aufgrund seines massiven Einsatzgewichts von über 65 Tonnen und einer Traglast von 18.143 kg alternativlos. Die autonome Steuerung ermöglicht eine konsistente Pfostenverteilung und Inspektion im Freien, was die Bauzeit drastisch verkürzt. Im Gegensatz zu stationären Industrierobotern ist der RPD 35 für unwegsames Gelände und schwere mechanische Belastungen ausgelegt, wobei die 24-stündige Laufzeit maximale Produktivität auf weitläufigen Baustellen garantiert.

Wann H2017

Der Doosan Robotics H2017 ist die richtige Wahl für Fertigungsbetriebe und Logistikzentren, die schwere Lasten auf engem Raum handhaben müssen. Mit einer Traglast von 25 kg und einer Reichweite von 1700 mm eignet er sich ideal für das Palettieren von Bauteilen oder die Bestückung von CNC-Maschinen in der Automobilindustrie. Dank der 6 Freiheitsgrade und der Unterstützung für ROS2 sowie Dart-Platform lässt sich der Roboter flexibel in bestehende Produktionslinien integrieren. Mit einem Eigengewicht von nur 79 kg bietet er eine Mobilität und Präzision, die für Indoor-Anwendungen entscheidend ist, wo der Einsatz schwerer Baumaschinen technisch unmöglich und wirtschaftlich nicht sinnvoll wäre.

KI-Empfehlung auf Basis öffentlicher Specs.

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