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AMP Robotics AMP CortexvsUniversal Robots UR20

Comparaison côte à côte de AMP Robotics AMP Cortex et Universal Robots UR20 : specs, prix, cas d'usage et SDKs.

Spécifications

SpecAMP CortexUR20
Prix (USD)
$0
$65,000
Catégorie
industrial
industrial
Charge utile
4.5 kg
20 kg
Autonomie
null h
Vitesse
null m/s
Poids
1180 kg
64 kg
Portée
1750mm
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 UR20
  • Palletizing
  • End-of-line packaging
  • Machine tending
  • Heavy material handling

Lequel choisir, et quand

Quand choisir AMP Cortex

Optez pour l'AMP Robotics AMP Cortex si vous gérez un centre de tri de déchets ou une installation de récupération de matériaux (MRF). Ce système est spécifiquement conçu pour le tri haute vitesse assisté par IA, idéal pour séparer les plastiques, le papier ou les débris de construction sur des convoyeurs industriels. Contrairement à un bras polyvalent, sa structure massive de 1180 kg est optimisée pour la robustesse en milieu difficile et continu. Choisissez cette solution pour des déploiements à grande échelle où la précision de reconnaissance visuelle des matières recyclables est la priorité absolue, malgré une charge utile limitée à 4,5 kg.

Quand choisir UR20

Privilégiez l'Universal Robots UR20 pour des applications de palettisation, de manutention de charges lourdes ou de service de machines dans l'industrie manufacturière et logistique. Avec une charge utile de 20 kg et une portée étendue de 1750 mm, il est parfaitement adapté au déplacement d'objets volumineux et au gerbage de palettes. Son poids plume de 64 kg et sa nature de cobot permettent une installation flexible et une collaboration sécurisée avec les opérateurs. Grâce à ses SDK ouverts comme ROS2 et RTDE, il convient aux intégrateurs nécessitant une programmation personnalisée pour des tâches de fin de ligne complexes.

Recommandation générée par IA à partir des specs publiques.

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