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KUKA KR QUANTECvsMecademic Meca500

Direkter Vergleich von KUKA KR QUANTEC und Mecademic Meca500: Specs, Preis, Anwendungsfälle und SDKs.

Spezifikationen

SpecKR QUANTECMeca500
Preis (USD)
$85,000
$19,500
Kategorie
industrial
industrial
Nutzlast
300 kg
0.5 kg
Gewicht
4.6 kg
Reichweite
3100mm
260mm
Freiheitsgrade
6
6
Gemeinsame Anwendungsfälle
Keine gemeinsamen Anwendungsfälle
Nur bei KR QUANTEC
  • Automotive welding
  • Palletizing
  • Heavy assembly
Nur bei Meca500
  • Electronics micro-assembly
  • Optical fiber alignment
  • Medical device assembly
  • Lab automation (96-well)

Welcher ist die richtige Wahl

Wann KR QUANTEC

Wählen Sie den KUKA KR QUANTEC für großskalige industrielle Anwendungen in der Automobilproduktion oder Schwerlastlogistik, bei denen massive Bauteile bewegt werden müssen. Mit einer Traglast von 300 kg und einer Reichweite von 3100 mm ist dieser Roboter für das Punktschweißen von Karosserien oder das Palettieren schwerer Güter in Hochdurchsatz-Umgebungen unverzichtbar. Während der Meca500 für Kleinstteile konzipiert ist, bietet der QUANTEC die nötige Robustheit und mechanische Hebelwirkung für die schwere Montage. Käufer in der Fertigungsindustrie sollten sich für dieses Modell entscheiden, wenn die physische Größe der Werkstücke und die Reichweite über große Arbeitszellen hinweg die primären Anforderungen darstellen.

Wann Meca500

Der Mecademic Meca500 ist die ideale Wahl für die Elektronikfertigung, Medizintechnik oder Laborautomatisierung, wo höchste Präzision auf engstem Raum gefordert ist. Mit einer Wiederholgenauigkeit von ±5 µm und einem Eigengewicht von nur 4,6 kg eignet er sich perfekt für die Ausrichtung optischer Fasern oder die Bestückung von 96-Well-Platten auf Labortischen. Im Gegensatz zum massiven KUKA-Arm benötigt der Meca500 keinen sperrigen externen Controller und spart wertvolle Stellfläche in Reinräumen oder kompakten Prüfstationen. Entscheiden Sie sich für diesen Roboter, wenn Ihre Werkstücke unter 500 g wiegen und mikrometergenaue Montageschritte in einer hochintegrierten Umgebung erforderlich sind.

KI-Empfehlung auf Basis öffentlicher Specs.

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