Выберите область, республику, край
г. Ханты-Мансийск, улица Мира 120 (пункт выдачи товара) 8 (800) 301-38-83 8 (34679) 3-92-34

Стеллаж для автошин и дисков 2000х2100х400 3 яруса

16 150 руб. *
20 706 руб.
*цена действительна только при оформлении заказа в интернет-магазине
  • Характеристики
  • Описание
  • Условия кредитования
Размеры внешние, мм (ВхШхГ) 2000x2100x400
Количество полок 3
Производитель ПРОМЕТ

Стеллажи используется для вертикального хранения автомобильных шин (дисков) на балках, расстояние между которыми меньше диаметра шин (дисков). Стеллажи состоят из  2х рам и 3х ярусов хранения. Выдерживают максимальную нагрузка до 2 500 кг на стеллаж и до 200 кг на ярус. Ярус хранения состоит из двух балок, стяжек и шести накладок для шин. Ярус регулируется по высоте с шагом 43 мм. Балки стеллажа крепятся к рамам с помощью зацепов и фиксируются винтами-саморезами. К раме стеллажа можно присоединить ярусы хранения следующего стеллажа. При установке в линию нагрузочные характеристики сохраняются. Завод-изготовитель оставляет за собой право вносить изменения в конструкцию стеллажей, не влияющие на потребительские качества изделия.

Без первоначального взноса по кредиту. Срок кредита от 3 месяцев до 3 лет. Сумма кредита от 3 000 до 300 000 р. Как совершить покупку в кредит из дома? Определитесь с покупкой, выберите на сайте магазина-партнёра товар или услугу, нажмите «Купить в кредит». Подайте заявку на кредит, когда откроется Сбербанк Онлайн, авторизуйтесь и заполните заявку. Получите одобрение, если кредит одобрен, подтвердите согласие с его условиями в Сбербанк Онлайн. Получите свою покупку, согласуйте с сайтом магазина-партнера комфортный способ и время доставки. Что нужно для покупки в кредит: действующая дебетовая карта Сбербанка, Сбербанк Онлайн и Мобильный банк, а также паспорт гражданина РФ.
Скидка 22%
Габариты изделий приведены без учета габаритов выступающих деталей (замков, и т.п.)

Допустимое отклонение +/-10 % от веса изделия.

Цвет изделия может отличаться от представленного на фотографии.
click fraud detection