Категории
Товары
+7 (812) 325-94-04

Пн-Пт: 9:00 - 18:00

Стол журнальный Skyland Torr TCT 106, дуб каньон, 1000х600х510мм

Стол журнальный Skyland Torr TCT 106, дуб каньон, 1000х600х510мм 7994 7994 за шт.
Артикул товара: т1637486

Краткие характеристики

  • Бренд
  • Цвет
  • Тип упаковки
    гофрокартон, пенопласт, пластиковая
  • Материал
    лдсп
  • Серия
  • Тип мебели
    стол журнальный
  • Высота, мм
    510
подробнее
Нет на складе
Возврат товаров
бесплатно
Варианты оплаты
Оплата наличными
Безналичный расчет
Он-лайн оплата
Описание
Солидный журнальный стол TORR идеально впишется в современный интерьер офисного или домашнего кабинета, размер - 1000х600х510 мм, цвет – Дуб Каньон. Стол имеет эффектный и презентабельный дизайн. Он оснащен надежными и долговечными опорами увеличенной ширины из ЛДСП 38 мм. Солидная и прочная столешница 38 мм. Удобные колесики с плавным ходом . Снизу имеется ниша для хранения. Все торцевые поверхности основных элементов стола облицованы глянцевой акриловой кромкой 2 мм с декоративными полосками внутри кромки, что придает ей стильный 3D эффект. Торцы дополнительных элементов надежно защищены кромкой ПВХ 2 мм. Конструкция стола оснащена прочными силовыми креплениями – эксцентриковыми стяжками.

Характеристики

Бренд Skyland
Цвет дуб каньон
Тип упаковки гофрокартон, пенопласт, пластиковая
Материал лдсп
Серия torr
Тип мебели стол журнальный
Высота, мм 510
Ширина, мм 1000
Флаг Сборка 1
Страна Беларусь
Производитель Skyland
Артикул т1637486
Назначение для руководителя
Тип стола журнальный
Глубина, мм 600
Материал кромки пвх
Материал покрытия ламинат с пропиткой меламиновыми смолами
Размер упаковки 85x1120x640мм
Требуется сборка да

Технические характеристики и комплект поставки могут быть изменены производителем без предварительного уведомления. Пожалуйста, уточняйте технические характеристики товара на момент покупки и оплаты.

Написать отзыв Благодаря вашему отзыву кто-то сможет сделать правильный выбор!
 

Нажимая кнопку "Добавить отзыв" я даю
согласие на обработку своих персональных данных