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Fanuc CRX-25iA/LvsKUKA KR QUANTEC

Direkter Vergleich von Fanuc CRX-25iA/L und KUKA KR QUANTEC: Specs, Preis, Anwendungsfälle und SDKs.

Spezifikationen

SpecCRX-25iA/LKR QUANTEC
Preis (USD)
$58,000
$85,000
Kategorie
industrial
industrial
Nutzlast
30 kg
300 kg
Gewicht
102 kg
Reichweite
2200mm
3100mm
Freiheitsgrade
6
6
Gemeinsame Anwendungsfälle
Keine gemeinsamen Anwendungsfälle
Nur bei CRX-25iA/L
  • Palletizing of large boxes
  • Heavy machine tending
  • Automotive component handling
Nur bei KR QUANTEC
  • Automotive welding
  • Palletizing
  • Heavy assembly

Welcher ist die richtige Wahl

Wann CRX-25iA/L

Wählen Sie den Fanuc CRX-25iA/L, wenn Sie eine kollaborative Lösung für mittelschwere Aufgaben wie das Palettieren von Kartons bis 30 kg in gemeinsam genutzten Arbeitsbereichen suchen. Besonders in der Konsumgüterindustrie oder bei KMU, wo der Platz begrenzt ist und Schutzzäune den Workflow behindern würden, spielt dieser Cobot seine Stärken aus. Mit einem Eigengewicht von nur 102 kg und einer Reichweite von 2,2 m lässt er sich flexibel für die Maschinenbeschickung umpositionieren. Er ist die wirtschaftliche Wahl (58.000 $), wenn Flexibilität und die Sicherheit der Mitarbeiter wichtiger sind als maximale Traglast, und bietet dank ROS-Industrial-Unterstützung eine einfache Integration in bestehende Software-Ökosysteme.

Wann KR QUANTEC

Entscheiden Sie sich für den KUKA KR QUANTEC für die automobile Großserienfertigung oder schwere Logistikanwendungen, die maximale Kraft erfordern. Mit einer Traglast von 300 kg und einer Reichweite von 3,1 m bewältigt er Aufgaben, die weit über die Kapazitäten des Fanuc hinausgehen, wie das Punktschweißen von Karosserieteilen oder das Palettieren ganzer Lagen schwerer Baustoffe. In industriellen Umgebungen, in denen Geschwindigkeit und rohe Gewalt entscheidend sind und die Sicherheit durch physische Barrieren gewährleistet wird, rechtfertigt die überlegene Durchsatzrate den Preis von 85.000 $. Er ist der Standard für Schwerlast-Automatisierung, bei der das 30-kg-Limit eines Cobots einen kritischen Engpass darstellen würde.

KI-Empfehlung auf Basis öffentlicher Specs.

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