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Built Robotics Inc. Built Robotics RPD 35vsDoosan Robotics H2017

Comparaison côte à côte de Built Robotics Inc. Built Robotics RPD 35 et Doosan Robotics H2017 : specs, prix, cas d'usage et SDKs.

Spécifications

SpecBuilt Robotics RPD 35H2017
Prix (USD)
$0
$38,000
Catégorie
industrial
industrial
Charge utile
9979 kg
25 kg
Autonomie
24 h
Vitesse
1.3 m/s
Poids
65317 kg
79 kg
Portée
10.64 m
1700mm
Degrés de liberté
4
6
Batterie
Diesel
Cas d'usage partagés
Aucun cas d'usage partagé
Uniquement sur Built Robotics RPD 35
  • Solar farm construction
  • Pile driving
  • Autonomous excavation
Uniquement sur H2017
  • Heavy palletizing
  • Automotive component handling
  • Press-tending
  • Machine loading

Lequel choisir, et quand

Quand choisir Built Robotics RPD 35

Optez pour le Built Robotics RPD 35 lors de chantiers d'infrastructure énergétique de grande envergure, particulièrement pour la construction de parcs solaires à l'échelle industrielle. Ce colosse de 65 tonnes est indispensable pour l'enfoncement automatisé de pieux et l'excavation autonome sur des terrains vastes et isolés. Sa motorisation diesel offrant 24 heures d'autonomie et sa portée de 10,64 mètres permettent une exploitation continue là où l'infrastructure électrique fait défaut. C'est le choix logique pour les entrepreneurs de travaux publics cherchant à augmenter la cadence de pose des fondations solaires tout en réduisant les besoins en main-d'œuvre spécialisée sur site.

Quand choisir H2017

Privilégiez le Doosan Robotics H2017 pour des environnements de production intérieure, tels que les usines automobiles ou les centres logistiques. Ce robot collaboratif est conçu pour la palettisation lourde et le chargement de machines grâce à sa charge utile de 25 kg et ses 6 degrés de liberté. Sa compacité de 79 kg et sa compatibilité avec ROS2 et DRL facilitent son intégration dans des cellules de travail existantes. Choisissez ce modèle pour automatiser des tâches répétitives de manipulation de composants lourds ou de service de presse, où la précision et la flexibilité logicielle priment sur la puissance de terrassement brute.

Recommandation générée par IA à partir des specs publiques.

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