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Doosan Robotics H2017vsElite Robots CS66

Direkter Vergleich von Doosan Robotics H2017 und Elite Robots CS66: Specs, Preis, Anwendungsfälle und SDKs.

Spezifikationen

SpecH2017CS66
Preis (USD)
$38,000
$24,000
Kategorie
industrial
industrial
Nutzlast
25 kg
6 kg
Gewicht
79 kg
17 kg
Reichweite
1700mm
914mm
Freiheitsgrade
6
6
Gemeinsame Anwendungsfälle
Keine gemeinsamen Anwendungsfälle
Nur bei H2017
  • Heavy palletizing
  • Automotive component handling
  • Press-tending
  • Machine loading
Nur bei CS66
  • Light assembly
  • Packaging
  • Glue dispensing
  • Quality inspection

Welcher ist die richtige Wahl

Wann H2017

Entscheiden Sie sich für den Doosan Robotics H2017, wenn Ihre Anwendung in der Automobilindustrie oder schweren Logistik angesiedelt ist. Mit einer Traglast von 25 kg und einer Reichweite von 1700 mm ist dieser Roboter für das Palettieren schwerer Güter oder das Bestücken von Pressen konzipiert, bei denen der Elite Robots CS66 aufgrund seiner limitierten Kapazität von 6 kg technisch nicht ausreicht. In Szenarien, in denen große Arbeitsradien und die Handhabung massiver Bauteile in großskaligen Fertigungslinien entscheidend sind, rechtfertigt die industrielle Robustheit den höheren Anschaffungspreis. Die Unterstützung von DRL-Scripting und ROS2 ermöglicht zudem eine tiefe Integration in komplexe, automatisierte Prozessketten.

Wann CS66

Der Elite Robots CS66 ist die ideale Wahl für kleine und mittlere Unternehmen, die leichte Montageaufgaben, Klebeanwendungen oder Qualitätsprüfungen in der Elektronikfertigung automatisieren möchten. Mit einem Einstiegspreis von 24.000 USD und einem geringen Eigengewicht von nur 17 kg bietet er eine hochflexible Lösung für mobile Arbeitsstationen oder beengte Platzverhältnisse. Dank der UR-kompatiblen Programmierung und Modbus-TCP-Unterstützung lässt sich das System schnell in bestehende Umgebungen integrieren. Wenn die Traglastanforderungen unter 6 kg liegen, ermöglicht der CS66 eine deutlich schnellere Amortisation als der schwerere H2017, insbesondere bei hochrepetitiven Pick-and-Place-Aufgaben oder beim präzisen Dosieren von Klebstoffen.

KI-Empfehlung auf Basis öffentlicher Specs.

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