Выберите область, республику, край
г. Сургут, проспект Мира 53 (магазин) / ул. Индустриальная 21 (выставочный зал и склад) 8 (800) 301-38-83 8 (3462) 44-22-44

ШАМ-11/920-370

15 624 руб. *
17 959 руб.
*цена действительна только при оформлении заказа в интернет-магазине
  • Характеристики
  • Описание
  • Условия кредитования
Размеры внешние, мм (ВхШхГ) 1830x920x370
Вес, кг 43
Тип замка ключевой
Производитель ПАКС
Количество секций 1
Количество дверей 2
Количество полок 4
Вместимость, папки Корона (80 мм) До 10 шт на одну полку
Цвет Светло-серый (Ral 7035)
Тип покрытия Порошковое
Гарантия 1 год

Шкаф металлический архивный ШАМ-11/920-370 предназначен для хранения архивной, офисной и бухгалтерской документации. Конструкция шкафа изготовлена из листовой стали толщиной 6 мм. Соответствует требованиям ГОСТ 16371-2014. Комплектуется- 3 полками с шагом регулировки высоты полок 85 мм. Дополнительно в шкаф можно установить полки. Двери архивного шкафа оснащены врезным замком повышенной секретности с ригельной системой запирания. ШАМ-11/920370 покрыт полимерной порошковой краской светло-серого цвета (RAL 7035). Поставляется в разобранном виде

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 13%
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