Набор разделочных досок Index 17 Large, графит

Артикул: 60135

  • Набор разделочных досок Index 17 Large
  • Набор разделочных досок Index 17 Large
  • Набор разделочных досок Index 17 Large
  • Набор разделочных досок Index 17 Large
  • Набор разделочных досок Index 17 Large
  • Набор разделочных досок Index 17 Large
  • Набор разделочных досок Index 17 Large
  • Набор разделочных досок Index 17 Large Набор разделочных досок Index 17 Large
  • Набор разделочных досок Index 17 Large Набор разделочных досок Index 17 Large
  • Набор разделочных досок Index 17 Large Набор разделочных досок Index 17 Large
  • Набор разделочных досок Index 17 Large Набор разделочных досок Index 17 Large
  • Набор разделочных досок Index 17 Large Набор разделочных досок Index 17 Large
  • Набор разделочных досок Index 17 Large Набор разделочных досок Index 17 Large
  • Набор разделочных досок Index 17 Large Набор разделочных досок Index 17 Large
Цвет

9 420

Нет в наличии

Характеристики
Вес:
2600 г.
Цвет товара:
разноцветный
Материал товара:
полипропилен, АВС пластик, тритан
Возможность нанесения:
из-за текстуры материала нанесение силами Oasis не производится
Размер товара (см):
34,5 х 5,4 х 37,5 см
Производство:
Зарубежное
Штрихкод:
4620752365651
Описание
Все доски в наборе имеют одинаковую плоскую поверхность, закругленные края, удерживающие сок и крошки, силиконовые ножки, которые препятствуют скольжению, а также инновационное покрытие, которое не дает ножам затупиться. Простая и вместе с тем эффективная маркировка позволяет легко распределять доски для разных типов продуктов, а специальные ярлыки помогают определить какую доску следует использовать для разных ингредиентов: сырого мяса, овощей, рыбы или же хлеба.
Доски можно использовать с двух сторон.
Благодаря уникальной форме кейса набор занимает мало места на кухне и идеально вписывается в современные интерьеры кухонь.

Сделать заказ

Мы гарантируем защиту оставленных вами персональных данных

Нажимая кнопку «Оформить заказ», Вы подтверждаете, что согласны с обработкой персональных данных.