8 (800) 700-91-47
8 (812) 666-09-61

 

Клинкерный облицовочный кирпич Roben Accum blau-braun NF, 240x115x71

Клинкерный облицовочный кирпич Roben Accum blau-braun NF, 240x115x71Клинкерный облицовочный кирпич Roben Accum blau-braun NF, 240x115x71
Производитель
Roben
Страна
Германия
Цена за
м2, шт
Размер, мм
240*115*71 мм
Поверхность
гладкая
Пустотность
пустотелый
Цвет
сине-коричневый
Формат
NF
Вес, кг
2,8
Вес кг/м2
134,4
Количество шт/м2
48
Количество на поддоне, шт.
416
Водопоглощение, %
≤6

Артикул: 520HC

Страна: Германия
Количество шт/м2: 48
Цена за шт104,81 руб.
Цена за м25 030,69 руб.
+
ИТОГО:
0 руб
Способ оплат
Наличный расчет
Пластиковые карты
По счету в банке
Наши преимущества
Бесплатный расчет материалов
Описание

Клинкерный облицовочный кирпич Roben Accum blau-braun NF, 240x115x71

Компания Roben - это крупнейшее немецкое частное предприятие по производству керамических строительных материалов, которому принадлежат семь заводов в Германии, четыре в США и три в Польше. На этих предприятиях осуществляется производство и последующий сбыт по всему миру продукции, представляющей собой обширный ассортимент из высококачественного клинкера и клинкерных плиток, керамической кровельной черепицы, половой плитки для интерьера и террас особой прочности, дорожной плитки и плитки из поротона. Фасадные конструкции, состоящие из специальных строительных элементов, дополняют ассортимент фирмы.

Похожие товары

Клинкерный облицовочный кирпич Roben Accum schmelz blau-braun NF, 240x115x71
Клинкерный облицовочный кирпич Roben Accum schmelz blau-braun NF, 240x115x71
240*115*71 мм
Цена за шт104,81 руб.
Цена за м25 030,69 руб.
+
Клинкерный облицовочный кирпич Feldhaus Klinker K520NF geo maris
Клинкерный облицовочный кирпич Feldhaus Klinker K520NF geo maris
240*115*71 мм
Цена за шт127,43 руб.
Цена за м26 116,45 руб.
+
Клинкерный облицовочный кирпич Feldhaus Klinker K380NF carasi azur liso
Клинкерный облицовочный кирпич Feldhaus Klinker K380NF carasi azur liso
240*115*71 мм
Цена за шт120,64 руб.
Цена за м25 790,72 руб.
+
 
click fraud detection