PIM
operator
Основные
barcode
14670072198313
artnumber
1538666
barcode
4603736300794
barcode
4610309900381
barcode
4670072198316
barcode
4610309928422
barcode
4660240377605
barcode
4670072516707
barcode
4670507751857
title
Костюм лет жен (куртка, бр) л10 т.сер/св.сер 120-124/170-176
description
Костюм рабочий летний женский л10-КБР состоит из&nbsp;куртки и&nbsp;брюк . Размер: 60&ndash;62. Рост: 170&ndash;176.<BR>Изготовлен из&nbsp;смесовой ткани с&nbsp;отделкой ВО&nbsp;(65% полиэстер, 35% хлопок), плотность ткани&nbsp;&mdash; 240 г/кв.м. За&nbsp;счет оптимального соотношения хлопка и&nbsp;полиэфирных волокон дают высокие эксплуатационные характеристики, не&nbsp;мнется, костюм держит свою первоначальную форму даже после многократных стирок, не&nbsp;требует глажки, износостойкий. Благодаря матовой поверхности ткани, одежда выглядит презентабельно и&nbsp;аккуратно.<BR>Куртка с&nbsp;застежкой на&nbsp;молнию и&nbsp;контактную ленту. Многофункциональные карманы, специальный карман для телефона, окошко для бейджика. На&nbsp;спине куртки складки для свободы движения. Рукава с&nbsp;усилительными налокотниками, защищающими от&nbsp;истирания. Ширина пояса куртки регулируется патой. Брюки с&nbsp;резинкой на&nbsp;поясе, многофункциональными карманами и&nbsp;усилительными наколенниками.<BR>Костюм обеспечивает защиту от&nbsp;общих производственных загрязнений, от&nbsp;механических повреждений (истирания). Сферы использования: агропромышленный комплекс, жилищно-коммунальное хозяйство, организации торговли, бытовое обслуживание, гостиничный сервис, сервисные службы.<BR>В модели возможны несколько вариантов оттенков ткани из-за особенностей процесса окрашивания.<br><br>Подобрать размер<BR><BR>Цвет на изображении товара может отличаться от оригинала из-за особенностей цветопередачи монитора.
Комплекты и Наборы

Раздел доступен для каталогов маркетплейсов

Входящие подтовары

Раздел доступен для каталогов маркетплейсов

Медиа
Цены и остатки
ТипКонтекстСумма
retail region:0 3 214.08 ₽
rrc region:0 5 555.20 ₽
СкладОстаток
Склад/регион #1 1
Нормализация для поиска связей