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Doosan Robotics H2017vsKUKA LBR Med

Comparaison côte à côte de Doosan Robotics H2017 et KUKA LBR Med : specs, prix, cas d'usage et SDKs.

Spécifications

SpecH2017LBR Med
Prix (USD)
$38,000
$95,000
Catégorie
industrial
industrial
Charge utile
25 kg
7 kg
Poids
79 kg
25 kg
Portée
1700mm
820mm
Degrés de liberté
6
7
Cas d'usage partagés
Aucun cas d'usage partagé
Uniquement sur H2017
  • Heavy palletizing
  • Automotive component handling
  • Press-tending
  • Machine loading
Uniquement sur LBR Med
  • Surgical robot platforms
  • Robotic ultrasound
  • Hair transplant
  • Radiation therapy positioning

Lequel choisir, et quand

Quand choisir H2017

Optez pour le Doosan Robotics H2017 si vous opérez dans le secteur de la logistique lourde ou de l'automobile, notamment pour des tâches de palettisation intensive ou de chargement de machines-outils. Avec sa capacité de charge de 25 kg et sa portée étendue de 1700 mm, il surpasse largement les capacités mécaniques du KUKA pour manipuler des composants volumineux sur de larges zones de travail. Son prix compétitif de 38 000 USD permet un déploiement rentable à grande échelle dans des environnements industriels où la force brute et l'allonge priment sur la certification médicale. L'intégration via ROS2 et DRL facilite son déploiement rapide dans des flottes de production automatisées existantes.

Quand choisir LBR Med

Choisissez le KUKA LBR Med pour des applications critiques en milieu hospitalier ou pour le développement de dispositifs médicaux certifiés. Sa conformité stricte à la norme IEC 60601 et son SDK Sunrise.MED sont indispensables pour les intégrateurs devant obtenir des homologations FDA ou CE pour la chirurgie assistée, la radiothérapie ou l'échographie robotisée. Bien que sa charge utile soit limitée à 7 kg, ses 7 degrés de liberté offrent une dextérité supérieure et une sécurité intrinsèque lors d'interactions directes avec le patient. C'est l'investissement nécessaire pour les plateformes MedTech exigeant une précision chirurgicale et une conformité réglementaire totale, justifiant son coût de 95 000 USD.

Recommandation générée par IA à partir des specs publiques.

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