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Doosan Robotics H2017vsTennant Company X4 ROVR

Direkter Vergleich von Doosan Robotics H2017 und Tennant Company X4 ROVR: Specs, Preis, Anwendungsfälle und SDKs.

Spezifikationen

SpecH2017X4 ROVR
Preis (USD)
$38,000
$32,000
Kategorie
industrial
industrial
Nutzlast
25 kg
Laufzeit
3.5 h
Geschwindigkeit
1.1 m/s
Gewicht
79 kg
290 kg
Reichweite
1700mm
Freiheitsgrade
6
Akku
Li-ion 36V
Gemeinsame Anwendungsfälle
Keine gemeinsamen Anwendungsfälle
Nur bei H2017
  • Heavy palletizing
  • Automotive component handling
  • Press-tending
  • Machine loading
Nur bei X4 ROVR
  • Supermarket nightly cleaning
  • Big-box retail floors
  • Mid-size warehouse cleaning

Welcher ist die richtige Wahl

Wann H2017

Wählen Sie den Doosan Robotics H2017 für industrielle Fertigungsumgebungen wie die Automobilindustrie oder Logistikzentren, in denen schwere Lasten präzise manipuliert werden müssen. Mit einer Traglast von 25 kg und einer Reichweite von 1700 mm ist dieser Roboterarm speziell für das Palettieren schwerer Güter, die Maschinenbeschickung oder das Press-Tending konzipiert. Dank der 6 Freiheitsgrade und der Unterstützung für ROS2 sowie DRL-Scripting bietet er die notwendige Flexibilität für komplexe, stationäre Automatisierungsaufgaben. Er ist die richtige Wahl, wenn Ihr Prozess eine hohe mechanische Belastbarkeit und präzise Bewegungssteuerung in einem festen Arbeitsradius erfordert.

Wann X4 ROVR

Entscheiden Sie sich für den Tennant Company X4 ROVR, wenn Sie eine autonome Lösung für die Bodenreinigung in Supermärkten, großen Einzelhandelsflächen oder mittelgroßen Lagerhallen benötigen. Im Gegensatz zum stationären Doosan-Arm ist der X4 ROVR eine mobile Plattform, die mit einer Akkulaufzeit von 3,5 Stunden und BrainOS-Integration für die Navigation in dynamischen Umgebungen optimiert ist. Er eignet sich ideal für Facility-Manager, die nächtliche Reinigungsprozesse automatisieren möchten, um Personalkosten zu senken. Die Wahl fällt auf dieses Modell, wenn die großflächige Bodenpflege und die autonome Hindernisumfahrung in öffentlich zugänglichen oder logistischen Räumen im Vordergrund stehen.

KI-Empfehlung auf Basis öffentlicher Specs.

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