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KUKA KMR iiwavsKUKA KR QUANTEC

Direkter Vergleich von KUKA KMR iiwa und KUKA KR QUANTEC: Specs, Preis, Anwendungsfälle und SDKs.

Spezifikationen

SpecKMR iiwaKR QUANTEC
Preis (USD)
$175,000
$85,000
Kategorie
industrial
industrial
Nutzlast
14 kg
300 kg
Laufzeit
8 h
Geschwindigkeit
1 m/s
Gewicht
700 kg
Reichweite
800mm (arm)
3100mm
Freiheitsgrade
7
6
Gemeinsame Anwendungsfälle
Keine gemeinsamen Anwendungsfälle
Nur bei KMR iiwa
  • Flexible automotive assembly
  • Electronics line replenishment
  • Lab automation
  • Inter-cell logistics
Nur bei KR QUANTEC
  • Automotive welding
  • Palletizing
  • Heavy assembly

Welcher ist die richtige Wahl

Wann KMR iiwa

Wählen Sie den KUKA KMR iiwa für die Elektronikfertigung oder Laborautomation, wenn starre Produktionslinien zu unflexibel sind. Mit seiner Kombination aus einer mobilen AMR-Basis und einem 7-Achsen-Cobot-Arm eignet er sich ideal für die paketübergreifende Logistik und die Bestückung von Arbeitsstationen in dynamischen Umgebungen. Dank der integrierten Sicherheitssensorik agiert er ohne Schutzzäune direkt neben Mitarbeitern. Bei einer Laufzeit von 8 Stunden automatisiert er den Materialfluss zwischen Zellen effizient. Er ist die richtige Wahl für High-Mix-Low-Volume-Szenarien, in denen Wendigkeit und präzise Handhabung bei 14 kg Traglast wichtiger sind als reine Kraft.

Wann KR QUANTEC

Entscheiden Sie sich für den KUKA KR QUANTEC bei schweren industriellen Anwendungen wie dem Punktschweißen im Automobilbau oder dem Palettieren schwerer Güter. Mit einer Traglast von 300 kg und einer Reichweite von 3100 mm bewältigt er Aufgaben, die weit über die Kapazitäten mobiler Cobots hinausgehen. Wenn Ihr Prozess stationäre, hochgetaktete Zyklen in einer gesicherten Umgebung erfordert, bietet der QUANTEC mit 85.000 USD eine deutlich höhere Kosteneffizienz pro Kilogramm Traglast. Er ist der Standard für großskalige Montagelinien, bei denen maximale Reichweite und Kraft entscheidend sind, um massive Bauteile präzise zu positionieren oder schwere Palettenstapel in Logistikzentren zu bewegen.

KI-Empfehlung auf Basis öffentlicher Specs.

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