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Boston Dynamics StretchvsNACHI-FUJIKOSHI CORP. Nachi-Fujikoshi MZ04

Comparaison côte à côte de Boston Dynamics Stretch et NACHI-FUJIKOSHI CORP. Nachi-Fujikoshi MZ04 : specs, prix, cas d'usage et SDKs.

Spécifications

SpecStretchNachi-Fujikoshi MZ04
Prix (USD)
$0
$0
Catégorie
industrial
industrial
Charge utile
23 kg
4 kg
Autonomie
16 h
null h
Vitesse
1.5 m/s
null m/s
Poids
1200 kg
26 kg
Portée
541 mm
Degrés de liberté
7
6
Batterie
Auto-charge during pickup pauses
Cas d'usage partagés
Aucun cas d'usage partagé
Uniquement sur Stretch
  • Trailer / container unloading
  • Mixed-SKU palletizing
  • Bulk depalletizing
Uniquement sur Nachi-Fujikoshi MZ04
  • Material Handling
  • Assembly
  • Picking
  • Packing
  • Deburring

Lequel choisir, et quand

Quand choisir Stretch

Choisissez le Boston Dynamics Stretch pour les opérations logistiques intensives, notamment le déchargement de conteneurs et la palettisation multi-références dans de grands centres de distribution. Sa capacité de charge de 23 kg et son autonomie de 16 heures le rendent idéal pour les environnements de flux tendus où la mobilité est cruciale. Contrairement à un bras fixe, sa base mobile de 1200 kg lui permet d'entrer directement dans les remorques pour manipuler des boîtes lourdes sans infrastructure fixe. C'est le choix privilégié pour automatiser les quais de réception où la polyvalence spatiale et la gestion de charges importantes priment sur la précision millimétrique.

Quand choisir Nachi-Fujikoshi MZ04

Optez pour le Nachi-Fujikoshi MZ04 pour des applications de micro-assemblage, de cueillette rapide ou d'ébavurage dans l'industrie électronique ou automobile. Avec un poids plume de 26 kg et une portée compacte de 541 mm, ce robot à 6 axes s'intègre parfaitement dans des cellules de travail exiguës ou sur des lignes de production à haute cadence. Sa structure légère et ses options de montage flexibles favorisent une intégration agile pour manipuler des composants légers jusqu'à 4 kg avec une grande agilité. C'est l'outil idéal pour les fabricants recherchant une automatisation de précision à petite échelle, là où l'encombrement réduit est une contrainte majeure.

Recommandation générée par IA à partir des specs publiques.

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