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Doosan Robotics H2017vsFetch Robotics Freight1500

Comparaison côte à côte de Doosan Robotics H2017 et Fetch Robotics Freight1500 : specs, prix, cas d'usage et SDKs.

Spécifications

SpecH2017Freight1500
Prix (USD)
$38,000
$0
Catégorie
industrial
industrial
Charge utile
25 kg
1500 kg
Autonomie
9 h
Vitesse
1.5 m/s
Poids
79 kg
471 kg
Portée
1700mm
Degrés de liberté
6
null
Batterie
Lithium iron magnesium phosphate
Cas d'usage partagés
Aucun cas d'usage partagé
Uniquement sur H2017
  • Heavy palletizing
  • Automotive component handling
  • Press-tending
  • Machine loading
Uniquement sur Freight1500
  • Pallet transport
  • Case picking
  • Putaway
  • Cross-docking
  • Pallet recycling

Lequel choisir, et quand

Quand choisir H2017

Privilégiez le Doosan Robotics H2017 pour des opérations de manipulation précise en usine, notamment dans l'industrie automobile ou la métallurgie. Sa capacité de charge de 25 kg couplée à une portée de 1700 mm en fait un choix supérieur pour la palettisation lourde et le chargement de machines (press-tending) où l'espace est limité. Contrairement à un robot mobile, ses 6 degrés de liberté permettent des mouvements articulés complexes indispensables pour l'assemblage de composants. Ce cobot est idéal pour les PME cherchant à automatiser des tâches répétitives tout en maintenant une collaboration sécurisée avec les opérateurs, grâce à sa flexibilité de programmation via le SDK Dart-Platform.

Quand choisir Freight1500

Sélectionnez le Fetch Robotics Freight1500 pour l'automatisation du transport de charges lourdes dans les grands centres logistiques ou les entrepôts de distribution. Avec une capacité de charge massive de 1500 kg et une vitesse de 1,5 m/s, cet AMR surpasse les solutions fixes pour le cross-docking et le transfert de palettes sur de longues distances. Son autonomie de 9 heures assure une productivité continue durant les cycles de travail intensifs. C'est l'investissement prioritaire pour les gestionnaires de supply chain visant à réduire la dépendance aux chariots élévateurs manuels, en s'appuyant sur la plateforme FetchCore Cloud pour coordonner une flotte mobile sur des surfaces étendues.

Recommandation générée par IA à partir des specs publiques.

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