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FANUC Fanuc M-2000iA/2300vsKUKA KR QUANTEC

Direkter Vergleich von FANUC Fanuc M-2000iA/2300 und KUKA KR QUANTEC: Specs, Preis, Anwendungsfälle und SDKs.

Spezifikationen

SpecFanuc M-2000iA/2300KR QUANTEC
Preis (USD)
$0
$85,000
Kategorie
industrial
industrial
Nutzlast
2300 kg
300 kg
Laufzeit
null h
Geschwindigkeit
null m/s
Gewicht
11000 kg
Reichweite
3734 mm
3100mm
Freiheitsgrade
6
6
Gemeinsame Anwendungsfälle
Keine gemeinsamen Anwendungsfälle
Nur bei Fanuc M-2000iA/2300
  • Material Handling
  • Machine Tending
  • Part Transfer
  • Material Removal
  • Assembly
  • Spot Welding
  • Handling Car Bodies
  • Handling Large Castings
Nur bei KR QUANTEC
  • Automotive welding
  • Palletizing
  • Heavy assembly

Welcher ist die richtige Wahl

Wann Fanuc M-2000iA/2300

Wählen Sie den FANUC M-2000iA/2300 für extreme Schwerlastanwendungen in der Automobilindustrie oder im Gießereiwesen, bei denen Standardroboter an ihre Grenzen stoßen. Mit einer Traglast von 2300 kg und einer Reichweite von 3734 mm ist er prädestiniert für das Handling kompletter Fahrzeugkarosserien oder massiver Gussteile. Während der KUKA bei 300 kg limitiert ist, ermöglicht der FANUC den Transfer extrem schwerer Bauteile über weite Distanzen. Sein Eigengewicht von 11.000 kg garantiert die notwendige Stabilität für präzises Materialhandling und Punktlöten bei maximaler Last. Er ist die erste Wahl für Großanlagen, die absolute Kraftreserven für ultra-schwere Werkstücke benötigen.

Wann KR QUANTEC

Der KUKA KR QUANTEC ist die optimale Wahl für präzise Hochgeschwindigkeitsaufgaben in der 300-kg-Klasse, wie etwa beim Punktschweißen oder Palettieren in der Logistik. Mit einem Anschaffungspreis von 85.000 USD bietet er eine wirtschaftliche Lösung für standardisierte Produktionslinien, in denen die extreme Kapazität des FANUC nicht wirtschaftlich wäre. Dank der Unterstützung von KRL und KUKA.SystemSoftware lässt er sich nahtlos in bestehende Softwareumgebungen integrieren. Entscheiden Sie sich für dieses Modell bei Montageaufgaben mittlerer bis schwerer Lasten, bei denen Agilität und eine kompaktere Stellfläche entscheidend sind, um Taktzeiten in engen Fertigungszellen zu optimieren.

KI-Empfehlung auf Basis öffentlicher Specs.

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