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AMP Robotics AMP CortexvsKUKA KR QUANTEC

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

Spécifications

SpecAMP CortexKR QUANTEC
Prix (USD)
$0
$85,000
Catégorie
industrial
industrial
Charge utile
4.5 kg
300 kg
Autonomie
null h
Vitesse
null m/s
Poids
1180 kg
Portée
3100mm
Degrés de liberté
null
6
Cas d'usage partagés
Aucun cas d'usage partagé
Uniquement sur AMP Cortex
  • Recycling facilities
  • Material recovery facilities (MRFs)
  • Sorting mixed waste
  • E-waste processing
  • Construction and demolition debris sorting
Uniquement sur KR QUANTEC
  • Automotive welding
  • Palletizing
  • Heavy assembly

Lequel choisir, et quand

Quand choisir AMP Cortex

Choisissez l'AMP Robotics AMP Cortex pour les centres de tri de déchets et les installations de récupération de matériaux (MRF) traitant des flux hétérogènes à haute cadence. Sa force réside dans son système de vision par IA spécialisé, capable d'identifier et de séparer précisément les plastiques, le papier ou les métaux sur des convoyeurs rapides. Bien que sa charge utile soit limitée à 4,5 kg, son intégration logicielle dédiée au recyclage surpasse un bras polyvalent pour garantir la pureté des matériaux. C'est l'option idéale pour automatiser une ligne de tri existante sans devoir développer d'algorithmes de reconnaissance propriétaires complexes.

Quand choisir KR QUANTEC

Optez pour le KUKA KR QUANTEC pour les applications industrielles lourdes telles que le soudage automobile, la palettisation de fin de ligne ou l'assemblage de composants massifs. Avec une charge utile de 300 kg et une portée étendue de 3100 mm, ce robot surclasse l'AMP Cortex pour toute tâche nécessitant force brute et amplitude de mouvement. Ses 6 degrés de liberté et sa compatibilité avec les langages KRL et KUKA|prc permettent une programmation précise pour des trajectoires complexes en usine. C'est l'investissement standard pour les environnements de production à grande échelle exigeant une polyvalence mécanique et une robustesse éprouvée.

Recommandation générée par IA à partir des specs publiques.

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