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KUKA KR QUANTECvsUnited Robotics Group GmbH Rethink Robotics Sawyer

Direkter Vergleich von KUKA KR QUANTEC und United Robotics Group GmbH Rethink Robotics Sawyer: Specs, Preis, Anwendungsfälle und SDKs.

Spezifikationen

SpecKR QUANTECRethink Robotics Sawyer
Preis (USD)
$85,000
$0
Kategorie
industrial
industrial
Nutzlast
300 kg
4 kg
Laufzeit
null h
Geschwindigkeit
1.5 m/s
Gewicht
19 kg
Reichweite
3100mm
1260 mm
Freiheitsgrade
6
7
Gemeinsame Anwendungsfälle
Keine gemeinsamen Anwendungsfälle
Nur bei KR QUANTEC
  • Automotive welding
  • Palletizing
  • Heavy assembly
Nur bei Rethink Robotics Sawyer
  • Machine tending
  • Circuit board testing
  • Pick and place
  • Assembly
  • Loading CNC machines

Welcher ist die richtige Wahl

Wann KR QUANTEC

Entscheiden Sie sich für den KUKA KR QUANTEC, wenn Ihre Produktion auf hohe Traglasten und großflächige Arbeitsbereiche angewiesen ist, wie es in der Automobilindustrie oder bei der schweren Palettierung üblich ist. Mit einer massiven Traglast von 300 kg und einer Reichweite von 3100 mm ist dieser Roboter für Aufgaben konzipiert, die der Sawyer physisch nicht bewältigen kann, etwa das Punktschweißen kompletter Karosserieteile oder das Stapeln schwerer Industriegüter. In großskaligen Fertigungslinien, in denen Robustheit und maximale Reichweite gegenüber der Zusammenarbeit mit Menschen priorisiert werden, bietet der KR QUANTEC die notwendige Kraft und Stabilität für den industriellen Dauerbetrieb.

Wann Rethink Robotics Sawyer

Wählen Sie den Rethink Robotics Sawyer für Anwendungen in der Elektronikfertigung oder Feinmechanik, bei denen Flexibilität und Präzision auf engem Raum entscheidend sind. Dank seiner 7 Freiheitsgrade ist er deutlich agiler als herkömmliche 6-Achs-Roboter und prädestiniert für das Bestücken von CNC-Maschinen oder das Testen von Leiterplatten. Mit einem geringen Eigengewicht von 19 kg und der Auslegung als kollaborativer Roboter eignet er sich ideal für KMUs, die eine mobile Automatisierungslösung suchen, die ohne sperrige Schutzzäune direkt neben Mitarbeitern agieren kann. Die Integration in ROS-Umgebungen macht ihn zudem zur bevorzugten Wahl für agile Forschungs- und Entwicklungsszenarien.

KI-Empfehlung auf Basis öffentlicher Specs.

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