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6 River Systems ChuckvsDoosan Robotics H2017

Comparaison côte à côte de 6 River Systems Chuck et Doosan Robotics H2017 : specs, prix, cas d'usage et SDKs.

Spécifications

SpecChuckH2017
Prix (USD)
$0
$38,000
Catégorie
industrial
industrial
Charge utile
90.7 kg
25 kg
Autonomie
null h
Vitesse
1.3 m/s
Poids
75 kg
79 kg
Portée
1700mm
Degrés de liberté
null
6
Cas d'usage partagés
Aucun cas d'usage partagé
Uniquement sur Chuck
  • putaway
  • picking
  • counting
  • replenishment
  • sorting tasks
Uniquement sur H2017
  • Heavy palletizing
  • Automotive component handling
  • Press-tending
  • Machine loading

Lequel choisir, et quand

Quand choisir Chuck

Optez pour le 6 River Systems Chuck si vous gérez un centre de distribution e-commerce à grande échelle nécessitant une optimisation des flux de préparation de commandes. Ce robot mobile autonome (AMR) excelle dans les tâches de picking, de tri et de réapprovisionnement grâce à sa capacité de charge élevée de 90,7 kg et sa vitesse de 1,3 m/s. Il est le choix privilégié pour les environnements logistiques vastes où la réduction des déplacements humains est cruciale. Sa conception collaborative permet une intégration fluide dans les allées existantes sans infrastructure lourde, augmentant immédiatement la productivité des opérateurs lors des inventaires ou du tri.

Quand choisir H2017

Privilégiez le Doosan Robotics H2017 pour des applications industrielles stationnaires exigeant une manipulation précise de charges lourdes, comme la palettisation ou le chargement de machines dans le secteur automobile. Avec une portée impressionnante de 1700 mm et une capacité de charge de 25 kg, ce bras cobotique à 6 degrés de liberté est conçu pour automatiser des tâches pénibles telles que le transfert de composants ou le service de presse. Contrairement à un AMR, le H2017 est l'outil idéal pour les environnements de production compacts où la répétabilité et l'intégration logicielle avancée via ROS2 ou DRL sont essentielles pour des cycles de travail complexes.

Recommandation générée par IA à partir des specs publiques.

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