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Doosan Robotics H2017vsKUKA KMR iiwa

Direkter Vergleich von Doosan Robotics H2017 und KUKA KMR iiwa: Specs, Preis, Anwendungsfälle und SDKs.

Spezifikationen

SpecH2017KMR iiwa
Preis (USD)
$38,000
$175,000
Kategorie
industrial
industrial
Nutzlast
25 kg
14 kg
Laufzeit
8 h
Geschwindigkeit
1 m/s
Gewicht
79 kg
700 kg
Reichweite
1700mm
800mm (arm)
Freiheitsgrade
6
7
Gemeinsame Anwendungsfälle
Keine gemeinsamen Anwendungsfälle
Nur bei H2017
  • Heavy palletizing
  • Automotive component handling
  • Press-tending
  • Machine loading
Nur bei KMR iiwa
  • Flexible automotive assembly
  • Electronics line replenishment
  • Lab automation
  • Inter-cell logistics

Welcher ist die richtige Wahl

Wann H2017

Wählen Sie den Doosan Robotics H2017 für stationäre Anwendungen in der Schwerlast-Logistik oder Metallverarbeitung, bei denen hohe Traglasten und Reichweite entscheidend sind. Mit einer Nutzlast von 25 kg und einem Radius von 1700 mm übertrifft er den KUKA bei Palettieraufgaben oder der Bestückung großer Pressen deutlich. Dank des Anschaffungspreises von 38.000 USD eignet er sich ideal für KMU, die eine kosteneffiziente Automatisierung für repetitive, schwere Hebevorgänge an festen Arbeitsstationen suchen. Die Unterstützung von ROS2 und DRL-Scripting ermöglicht zudem eine schnelle Integration in bestehende industrielle Softwareumgebungen ohne die Komplexität und Kosten mobiler Systeme.

Wann KMR iiwa

Der KUKA KMR iiwa ist die richtige Wahl für hochflexible Smart Factories in der Elektronikfertigung oder Automobilmontage, die eine mobile Materialversorgung benötigen. Durch die Kombination aus einem 7-Achsen-Cobot und einer autonomen Plattform (AMR) kann er Bauteile zwischen verschiedenen Fertigungszellen transportieren und direkt verbauen. Trotz der geringeren Traglast von 14 kg bietet er durch die 7 Freiheitsgrade eine überlegene Sensitivität für präzise Montageaufgaben auf engem Raum. Investieren Sie in dieses System, wenn Ihre Produktion dynamische Layouts erfordert, bei denen ein stationärer Roboter aufgrund wechselnder Einsatzorte und notwendiger autonomer Navigation über acht Stunden Laufzeit hinweg unzureichend wäre.

KI-Empfehlung auf Basis öffentlicher Specs.

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