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Doosan Robotics H2017vsYaskawa Motoman GP25

Comparação lado a lado entre Doosan Robotics H2017 e Yaskawa Motoman GP25: specs, preço, casos de uso e SDKs.

Especificações

SpecH2017Motoman GP25
Preço (USD)
$38,000
$42,000
Categoria
industrial
industrial
Carga útil
25 kg
25 kg
Peso
79 kg
250 kg
Alcance
1700mm
1730mm
Graus de liberdade
6
6
Casos de uso compartilhados
Sem casos de uso compartilhados
Só em H2017
  • Heavy palletizing
  • Automotive component handling
  • Press-tending
  • Machine loading
Só em Motoman GP25
  • Machine tending
  • Palletizing
  • Spot welding
  • Material handling

Qual escolher e quando

Quando escolher H2017

Escolha o Doosan Robotics H2017 para operações que exigem alta capacidade de carga em espaços com restrições estruturais ou em células de trabalho modulares. Com apenas 79 kg, ele é significativamente mais leve que o concorrente, facilitando a instalação em pedestais móveis ou pisos com limite de peso sem comprometer a carga útil de 25 kg. É ideal para pequenas e médias empresas do setor automotivo que realizam alimentação de prensas ou carregamento de máquinas, onde a agilidade na reconfiguração do layout é prioritária. O suporte nativo ao ROS2 e a plataforma Dart tornam-no a opção superior para equipes de engenharia que buscam integração de software moderna e rápida prototipagem de scripts DRL.

Quando escolher Motoman GP25

Opte pelo Yaskawa Motoman GP25 em ambientes de manufatura pesada e linhas de produção de alto volume que exigem máxima rigidez e durabilidade. Seu peso de 250 kg indica uma construção robusta voltada para ciclos de trabalho intensos e processos que geram forças externas significativas, como a soldagem por pontos ou o manuseio de materiais em fundições. Com um alcance ligeiramente superior de 1730 mm, ele é a escolha certa para integradores que utilizam ecossistemas tradicionais como MotoPlus ou MotoCom. É a solução preferencial para fábricas consolidadas que priorizam a estabilidade mecânica a longo prazo e a compatibilidade com padrões industriais globais em aplicações de paletização de grande escala.

Orientação gerada por IA com base em specs públicas.

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