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Doosan Robotics H2017vsNACHI-FUJIKOSHI CORP. Nachi-Fujikoshi MZ04

Comparaison côte à côte de Doosan Robotics H2017 et NACHI-FUJIKOSHI CORP. Nachi-Fujikoshi MZ04 : specs, prix, cas d'usage et SDKs.

Spécifications

SpecH2017Nachi-Fujikoshi MZ04
Prix (USD)
$38,000
$0
Catégorie
industrial
industrial
Charge utile
25 kg
4 kg
Autonomie
null h
Vitesse
null m/s
Poids
79 kg
26 kg
Portée
1700mm
541 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 Nachi-Fujikoshi MZ04
  • Material Handling
  • Assembly
  • Picking
  • Packing
  • Deburring

Lequel choisir, et quand

Quand choisir H2017

Optez pour le Doosan Robotics H2017 pour les applications industrielles lourdes nécessitant une force et une portée importantes. Dans le secteur automobile ou la logistique de fin de ligne, sa capacité de charge de 25 kg et son rayon d'action de 1700 mm sont indispensables pour la palettisation de cartons lourds ou le chargement de machines-outils volumineuses. Contrairement au MZ04, le H2017 peut manipuler des composants massifs sur de larges zones de travail. Son intégration via ROS2 et DRL scripting convient parfaitement aux environnements de production automatisés à grande échelle où la robustesse et la manipulation de charges lourdes priment sur la compacité.

Quand choisir Nachi-Fujikoshi MZ04

Privilégiez le Nachi-Fujikoshi MZ04 pour l'assemblage de précision ou le tri rapide de petits composants, notamment dans l'électronique ou la pharmacie. Avec un poids plume de 26 kg et une portée compacte de 541 mm, il s'intègre facilement dans des cellules de travail exiguës ou sur des plateformes mobiles où le Doosan de 79 kg serait trop encombrant. Sa conception à 6 axes optimisée pour la vitesse est idéale pour le picking de pièces légères (jusqu'à 4 kg) et le débavurage fin. C'est le choix logique pour les lignes de production à haute cadence exigeant une empreinte au sol minimale.

Recommandation générée par IA à partir des specs publiques.

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