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Doosan Robotics H2017vsYaskawa Yaskawa GP12

Comparaison côte à côte de Doosan Robotics H2017 et Yaskawa Yaskawa GP12 : specs, prix, cas d'usage et SDKs.

Spécifications

SpecH2017Yaskawa GP12
Prix (USD)
$38,000
$0
Catégorie
industrial
industrial
Charge utile
25 kg
12 kg
Autonomie
null h
Vitesse
null m/s
Poids
79 kg
150 kg
Portée
1700mm
1440 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 Yaskawa GP12
  • Machine Tending
  • Material Handling
  • Assembly
  • Pick and Place
  • Welding
  • Packaging

Lequel choisir, et quand

Quand choisir H2017

Privilégiez le Doosan H2017 pour des opérations de palettisation lourde ou de manipulation de composants automobiles volumineux. Sa charge utile de 25 kg, soit plus du double de celle du GP12, combinée à une portée supérieure de 1700 mm, le rend indispensable pour les fins de ligne logistiques exigeantes. Malgré sa puissance, son poids plume de 79 kg permet un déploiement sur des plateformes mobiles ou dans des espaces restreints sans renforcement structurel coûteux. Les entreprises misant sur l'innovation logicielle choisiront ce modèle pour son SDK Dart et son pilote ROS2, facilitant l'automatisation avancée et l'interopérabilité système.

Quand choisir Yaskawa GP12

Choisissez le Yaskawa GP12 pour des cellules de soudage, d'assemblage ou de pick-and-place nécessitant une rigidité structurelle maximale. Bien que sa portée soit plus courte (1440 mm), son châssis de 150 kg garantit une stabilité supérieure lors de mouvements rapides et répétitifs. Ce robot est idéal pour les environnements de production à grande échelle où l'écosystème YRC1000 et les outils de simulation comme MotoSim ou SprutCAM X sont déjà implantés. Sa polyvalence éprouvée dans les tâches de précision en fait la solution standard pour les industriels cherchant une intégration robuste et un support technique étendu pour des cycles de production intensifs.

Recommandation générée par IA à partir des specs publiques.

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