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Doosan Robotics H2017vsFANUC FANUC CRX-10iA

Comparaison côte à côte de Doosan Robotics H2017 et FANUC FANUC CRX-10iA : specs, prix, cas d'usage et SDKs.

Spécifications

SpecH2017FANUC CRX-10iA
Prix (USD)
$38,000
$0
Catégorie
industrial
industrial
Charge utile
25 kg
10 kg
Autonomie
null h
Vitesse
1 m/s
Poids
79 kg
40 kg
Portée
1700mm
1249 mm
Degrés de liberté
6
6
Cas d'usage partagés
Aucun cas d'usage partagé
Uniquement sur H2017
  • Heavy palletizing
  • Automotive component handling
  • Press-tending
  • Machine loading
Uniquement sur FANUC CRX-10iA
  • Machine Tending
  • Material Handling
  • Assembling
  • Arc Welding
  • Pick & Place
  • Packaging
  • Palletizing
  • Deburring
  • Dispensing
  • Vision Inspection

Lequel choisir, et quand

Quand choisir H2017

Privilégiez le Doosan Robotics H2017 pour les environnements industriels exigeant une manipulation de charges lourdes et une grande amplitude de mouvement. Avec sa capacité de charge de 25 kg et sa portée étendue de 1700 mm, ce robot surpasse le CRX-10iA dans les scénarios de palettisation de fin de ligne ou de chargement de presses. Dans le secteur automobile, il s'impose pour manipuler des composants volumineux où la stabilité sous charge est critique. Son architecture robuste est conçue pour des déploiements intensifs où la puissance et l'allonge dictent la configuration de la cellule de travail, justifiant son coût par une productivité accrue sur des pièces massives.

Quand choisir FANUC CRX-10iA

Optez pour le FANUC CRX-10iA pour les applications collaboratives nécessitant agilité et intégration logicielle avancée. Pesant seulement 40 kg, ce modèle est idéal pour les ateliers aux espaces restreints cherchant à automatiser le soudage à l'arc, l'assemblage de précision ou l'inspection par vision via l'écosystème iRVision. Sa conception légère permet un redéploiement rapide entre différents postes de travail. Bien que sa charge utile soit limitée à 10 kg, sa polyvalence et sa sécurité intrinsèque en font le choix privilégié pour les tâches de pick-and-place ou de conditionnement léger où la coopération directe avec les opérateurs humains est indispensable.

Recommandation générée par IA à partir des specs publiques.

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