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DOBOT DOBOT MG400vsUniversal Robots UR20

Comparaison côte à côte de DOBOT DOBOT MG400 et Universal Robots UR20 : specs, prix, cas d'usage et SDKs.

Spécifications

SpecDOBOT MG400UR20
Prix (USD)
$3,780
$65,000
Catégorie
industrial
industrial
Charge utile
0.75 kg
20 kg
Autonomie
null h
Vitesse
null m/s
Poids
8 kg
64 kg
Portée
440 mm
1750mm
Degrés de liberté
4
6
Cas d'usage partagés
Aucun cas d'usage partagé
Uniquement sur DOBOT MG400
  • Loading and Unloading
  • Assembly
  • Gluing
  • Quality Inspection
  • Visual Sorting
  • Automated Testing
  • Dispensing
Uniquement sur UR20
  • Palletizing
  • End-of-line packaging
  • Machine tending
  • Heavy material handling

Lequel choisir, et quand

Quand choisir DOBOT MG400

Optez pour le DOBOT MG400 pour l'automatisation de paillasse dans l'électronique ou les laboratoires de recherche. Sa compacité extrême, occupant moins d'une feuille A4, et son prix de 3 780 $ le rendent idéal pour des déploiements massifs sur des lignes d'assemblage légères. Avec une charge utile de 0,75 kg et 4 degrés de liberté, il excelle dans le tri visuel, le dosage ou le test automatisé de petits composants. C'est le choix logique pour les entreprises cherchant à automatiser des tâches répétitives de haute précision sans modifier l'infrastructure existante, là où l'espace est restreint et la charge reste minimale.

Quand choisir UR20

Privilégiez l'Universal Robots UR20 pour les opérations logistiques intensives ou la palettisation en fin de ligne. Sa capacité de charge de 20 kg et sa portée étendue de 1 750 mm sont indispensables pour manipuler des cartons lourds ou des pièces volumineuses dans l'industrie automobile ou agroalimentaire. Contrairement au MG400, ses 6 degrés de liberté permettent une manipulation complexe et multidirectionnelle. C'est l'investissement nécessaire pour des déploiements industriels à grande échelle exigeant une intégration logicielle robuste via ROS2 ou RTDE, garantissant une flexibilité et une sécurité accrues sur des postes de travail collaboratifs à haut rendement.

Recommandation générée par IA à partir des specs publiques.

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