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KUKA KR QUANTECvsUniversal Robots UR20

Direkter Vergleich von KUKA KR QUANTEC und Universal Robots UR20: Specs, Preis, Anwendungsfälle und SDKs.

Spezifikationen

SpecKR QUANTECUR20
Preis (USD)
$85,000
$65,000
Kategorie
industrial
industrial
Nutzlast
300 kg
20 kg
Gewicht
64 kg
Reichweite
3100mm
1750mm
Freiheitsgrade
6
6
Gemeinsame Anwendungsfälle
  • Palletizing
Nur bei KR QUANTEC
  • Automotive welding
  • Heavy assembly
Nur bei UR20
  • End-of-line packaging
  • Machine tending
  • Heavy material handling

Welcher ist die richtige Wahl

Wann KR QUANTEC

Wählen Sie den KUKA KR QUANTEC für Hochleistungsanwendungen in der Automobilindustrie oder im Schwermaschinenbau, bei denen extreme Traglasten von bis zu 300 kg und eine enorme Reichweite von 3100 mm unverzichtbar sind. Er ist die ideale Wahl für das Punktschweißen großer Karosserieteile oder die Handhabung massiver Motorblöcke in vollautomatisierten, umzäunten Produktionszellen. Wenn maximale Zykluszeiten und die Manipulation schwerster Bauteile über große Distanzen im Vordergrund stehen, rechtfertigt die überlegene mechanische Belastbarkeit den höheren Preis. In großskaligen Fabrikumgebungen, in denen physische Trennung von Mensch und Maschine Standard ist, bietet dieser Roboter die notwendige Robustheit für den industriellen Dauerbetrieb unter Höchstlast.

Wann UR20

Der Universal Robots UR20 ist die optimale Lösung für mittelständische Unternehmen oder Logistikzentren, die eine flexible Automatisierung ohne aufwendige Schutzzäune suchen. Mit einer Traglast von 20 kg eignet er sich hervorragend für das Palettieren von Standardkartons oder die Maschinenbeschickung in räumlich begrenzten Umgebungen. Dank des geringen Eigengewichts von 64 kg und der intuitiven Polyscope-Programmierung lässt er sich schnell für wechselnde Aufgaben umrüsten. Wählen Sie diesen Cobot, wenn die Sicherheit der Mitarbeiter bei direkter Zusammenarbeit und eine schnelle Amortisation durch geringere Integrationskosten wichtiger sind als reine Kraft, insbesondere bei End-of-Line-Verpackungsprozessen mit moderaten Lasten und häufigen Produktwechseln.

KI-Empfehlung auf Basis öffentlicher Specs.

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