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DOBOT DOBOT MG400vsDoosan Robotics H2017

Direkter Vergleich von DOBOT DOBOT MG400 und Doosan Robotics H2017: Specs, Preis, Anwendungsfälle und SDKs.

Spezifikationen

SpecDOBOT MG400H2017
Preis (USD)
$3,780
$38,000
Kategorie
industrial
industrial
Nutzlast
0.75 kg
25 kg
Laufzeit
null h
Geschwindigkeit
null m/s
Gewicht
8 kg
79 kg
Reichweite
440 mm
1700mm
Freiheitsgrade
4
6
Gemeinsame Anwendungsfälle
Keine gemeinsamen Anwendungsfälle
Nur bei DOBOT MG400
  • Loading and Unloading
  • Assembly
  • Gluing
  • Quality Inspection
  • Visual Sorting
  • Automated Testing
  • Dispensing
Nur bei H2017
  • Heavy palletizing
  • Automotive component handling
  • Press-tending
  • Machine loading

Welcher ist die richtige Wahl

Wann DOBOT MG400

Wählen Sie den DOBOT MG400 für die Elektronikfertigung oder Laborautomatisierung, wenn Präzision auf engstem Raum gefordert ist. Dank seiner Stellfläche, die kleiner als ein DIN-A4-Blatt ist, eignet er sich ideal für die Qualitätssicherung oder das automatisierte Testen von Kleinteilen direkt auf dem Arbeitstisch. Mit einem Preis von 3.780 USD und einem Gewicht von nur 8 kg ist er die wirtschaftliche Wahl für KMU, die leichte Montageaufgaben bis 0,75 kg ohne komplexe Infrastruktur automatisieren möchten. Die Integration erfolgt unkompliziert über das Dobot SDK oder TCP/IP in bestehende Prüfstände oder kompakte Montagezellen.

Wann H2017

Der Doosan Robotics H2017 ist die richtige Wahl für die Automobilindustrie oder schwere Logistikprozesse, bei denen hohe Traglasten und große Reichweiten entscheidend sind. Mit einer Nutzlast von 25 kg und einem Arbeitsradius von 1700 mm bewältigt er das Palettieren schwerer Gebinde oder das Bestücken von Werkzeugmaschinen, Aufgaben, für die ein Desktop-Roboter unterdimensioniert ist. Die 6 Freiheitsgrade ermöglichen komplexe Bewegungsabläufe und präzise Manipulationen in industriellen Umgebungen. Trotz des Preises von 38.000 USD rechtfertigen die Robustheit und die professionelle Einbindung via Dart-Platform oder ROS2 den Einsatz in skalierten Produktionslinien mit hohen Anforderungen an die Tragfähigkeit.

KI-Empfehlung auf Basis öffentlicher Specs.

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