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AMP Robotics Corporation AMP CortexvsKUKA KR QUANTEC

Comparaison côte à côte de AMP Robotics Corporation AMP Cortex et KUKA KR QUANTEC : specs, prix, cas d'usage et SDKs.

Spécifications

SpecAMP CortexKR QUANTEC
Prix (USD)
$300,000
$85,000
Catégorie
industrial
industrial
Charge utile
null kg
300 kg
Autonomie
24 h
Vitesse
null m/s
Poids
null kg
Portée
3100mm
Degrés de liberté
null
6
Cas d'usage partagés
Aucun cas d'usage partagé
Uniquement sur AMP Cortex
  • Waste sorting
  • Recycling facilities
  • Material recovery
  • Sorting single-stream recycling
  • Sorting e-scrap
  • Sorting construction and demolition debris
  • Identifying and sorting paper, plastics, and metals
Uniquement sur KR QUANTEC
  • Automotive welding
  • Palletizing
  • Heavy assembly

Lequel choisir, et quand

Quand choisir AMP Cortex

Choisissez l'AMP Cortex pour les centres de tri de déchets et les installations de récupération de matériaux (MRF) traitant des flux complexes. Bien que son prix de 300 000 $ soit élevé, sa plateforme d'IA AMP Neuron permet une identification autonome et précise des plastiques, métaux et papiers, une tâche impossible pour un bras industriel standard. Sa capacité de fonctionnement continu 24h/24 est cruciale pour les opérations à grande échelle cherchant à automatiser le tri manuel. C'est l'investissement privilégié pour les acteurs de l'économie circulaire exigeant une grande pureté des matériaux recyclés sans intervention humaine constante.

Quand choisir KR QUANTEC

Optez pour le KUKA KR QUANTEC pour les applications industrielles lourdes comme le soudage automobile ou la palettisation de charges massives. Avec une capacité de charge de 300 kg et une portée de 3100 mm, ce robot surpasse l'AMP Cortex dans les tâches nécessitant force brute et amplitude de mouvement. À 85 000 $, il représente une solution rentable pour les usines de fabrication structurées. Ses 6 degrés de liberté et sa compatibilité avec le langage KRL permettent une intégration flexible dans des lignes de production automatisées où la manipulation de composants lourds est la priorité opérationnelle.

Recommandation générée par IA à partir des specs publiques.

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