Рулетка из нержавеющей стали с автостопом 7,5 м х 25 мм Inforce GW

Рулетка из нержавеющей стали с автостопом Inforce GW 06-11-26 - это надежный инструмент для точных измерений в профессиональных условиях. Благодаря корпусу из нержавеющей стали она отличается высокой прочностью и устойчивостью к механическим повреждениям, что дает долгий срок службы. Ширина ленты составляет 25 мм, длина - 7, 5 метров, что удобно для различных строительных и ремонтных работ. Встроенный автостоп позволяет фиксировать измерение и предотвращает дальнейшее разматывание, повышая точность и комфорт использования. Прочный крючок для крепления на ремень дает удобство транспортировки. Эта рулетка отлично подходит для профессиональных мастеров, строительных бригад и домашних мастеров, ценящих качество и надежность. Изделие выполнено из высококачественной стали, что исключает износ и дает стабильность показаний. Лента снабжена разметкой в сантиметрах, нанесенной краской, что гарантирует четкое и долговременное отображение измерений. Устройство не требует батареек и имеет простой дизайн, что делает его эксплуатацию максимально удобной. Размер упаковки - 150х95х55 мм, вес с упаковкой - всего 0. 42 кг, что удобно для транспортировки и хранения. Эта рулетка станет отличным помощником в любых задачах, связанных с измерениями, сочетая качество, функциональность и доступную цену - всего 715 рублей.

Информация о товаре может содержать неточности, перед покупкой проверяйте информацию на сайте производителя. Если нашли ошибку, сообщите нам.

Высокая прочность и устойчивость к повреждениям благодаря сделанной из нержавеющей стали конструкции. Автостоп обеспечивает удобство и точность измерений. Лента разметка в сантиметрах с яркой краской удобна для быстрого чтения. Компактные размеры и легкий вес делают устройство удобным для транспортировки.

Отсутствие сертификации по классу точности может ограничить использование в некоторых профессиональных областях. Отсутствие подсветки затрудняет использование в условиях низкой освещенности. Цена может быть выше для базовых задач по сравнению с менее прочными моделями.