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Doosan Robotics H2017vsMecademic Meca500 R3

Direkter Vergleich von Doosan Robotics H2017 und Mecademic Meca500 R3: Specs, Preis, Anwendungsfälle und SDKs.

Spezifikationen

SpecH2017Meca500 R3
Preis (USD)
$38,000
$0
Kategorie
industrial
industrial
Nutzlast
25 kg
0.5 kg
Laufzeit
null h
Geschwindigkeit
null m/s
Gewicht
79 kg
4.5 kg
Reichweite
1700mm
330 mm
Freiheitsgrade
6
6
Gemeinsame Anwendungsfälle
Keine gemeinsamen Anwendungsfälle
Nur bei H2017
  • Heavy palletizing
  • Automotive component handling
  • Press-tending
  • Machine loading
Nur bei Meca500 R3
  • Precision assembly
  • Dispensing
  • Material handling
  • Inspection and testing
  • Micro-manipulation

Welcher ist die richtige Wahl

Wann H2017

Wählen Sie den Doosan Robotics H2017 für Anwendungen in der Automobilindustrie oder Logistik, bei denen schwere Lasten über weite Distanzen bewegt werden müssen. Mit einer Traglast von 25 kg und einer Reichweite von 1700 mm ist dieser Roboter ideal für das Palettieren von schweren Kartons oder die Bestückung großer CNC-Maschinen. In Produktionsumgebungen, in denen Robustheit und die Handhabung massiver Bauteile im Vordergrund stehen, bietet der H2017 die notwendige physische Kapazität, die kleine Präzisionsroboter nicht leisten können. Dank der Unterstützung von ROS2 und DRL-Scripting lässt er sich zudem tief in komplexe, skalierte Industrieanlagen integrieren, bei denen Kraft und Reichweite prozessentscheidend sind.

Wann Meca500 R3

Der Mecademic Meca500 R3 ist die richtige Wahl für die Elektronikfertigung, Medizintechnik oder Laborautomatisierung, wenn extreme Platzersparnis und höchste Präzision gefordert sind. Mit einem Eigengewicht von nur 4,5 kg und einer Reichweite von 330 mm eignet er sich perfekt für die Mikromontage, das präzise Dosieren von Klebstoffen oder die Inspektion kleinster Bauteile auf engstem Raum. In Szenarien, in denen der Roboter in bestehende Maschinen integriert werden muss oder eine Traglast von lediglich 0,5 kg ausreicht, punktet der Meca500 durch seine Kompaktheit. Die einfache Einbindung über die Mecademic API ermöglicht eine schnelle Implementierung in hochspezialisierte, kleinteilige Fertigungsprozesse.

KI-Empfehlung auf Basis öffentlicher Specs.

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