Lackspray RAL 7016 ANTHRAZITGRAU seidenmatt 6x 400ml grau Acryllack
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Lackspray RAL 7016 ANTHRAZITGRAU seidenmatt 6x 400ml grau Acryllack

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Description

Lackspray RAL 7016 ANTHRAZITGRAU seidenmatt 6x 400ml grau AcryllackArtikelnummer: 3530 06 Beschreibung: SDV Chemie LACKSPRAY ist ein hochwertiger und dauerhafter Acryllack fr Industrie, Handwerk und KFZ mit exzellenter Deckkraft. Der Lack haftet sehr gut auf nahezu allen Untergrnden und hat eine gute UV Bestndigkeit gegen Ausbleichen. Wetter und lichtbestndiger Acryllack mit hochwertigen Pigmenten fr hohe Farbtongenauigkeit und hochwertige Lackausbesserungen auen und innen. Schtzt vor Rost und Steinschlag, ist

Artikelnummer: 3530-06

Beschreibung:

SDV Chemie LACKSPRAY ist ein hochwertiger und dauerhafter Acryllack für Industrie, Handwerk und KFZ mit exzellenter Deckkraft. Der Lack haftet sehr gut auf nahezu allen Untergründen und hat eine gute UV-Beständigkeit gegen Ausbleichen. Wetter- und lichtbeständiger Acryllack mit hochwertigen Pigmenten für hohe Farbtongenauigkeit und hochwertige Lackausbesserungen außen und innen. Schützt vor Rost und Steinschlag, ist witterungsresistent und temperaturbeständig bis 90°C.

Eigenschaften:

  • hitzebeständig bis +90°C
  • hervorragende Haftung auf vielen Oberflächen
  • sehr einfache Verarbeitung
  • perfekter Reparaturlack
  • einsetzbar auf Neu- und Altlackierungen
  • schnell trocknend
  • hohe Deckkraft
  • kratzunempfindlich
  • für den Innen- und Außeneinsatz geeignet
  • hohe Farbtongenauigkeit
  • abriebfest
  • schützt vor Rost
  • universell einsetzbar
  • witterungsbeständig
  • Acrylbasis
  • hohe Ergiebigkeit

Verarbeitung:
Der Untergrund muss trocken, ölfrei, fettfrei, sauber, frei von Rost und losen Anhaftungen sein. Stark korrodierte Metalluntergründe vor der Lackierung mit SDV Chemie ROSTUMWANDLER behandeln. Dose auf Raumtemperatur bringen (16 - 20°C) kräftig schütteln (nachdem die Mischkugeln hörbar klappern noch ca. 2 Minuten) - probesprühen und auf Verträglichkeit mit dem Untergrund prüfen. Aus 20 - 25 cm im Kreuzgang in zwei bis drei dünnen, zwischengetrockneten Schichten aufsprühen. Der Lack ist schnell-trocknend: Oberfläche nach ca. 8 Min. trocken, grifffest nach 20 bis 30 Min., nach ca. 24 Std. ist der Lack durch gehärtet. Beste Verarbeitung bei ca. 20°C. Auf deckende Lackierung achten. Nötigenfalls den Lackiervorgangwiederholen. Vor der zweiten Lackierung eine Abtrockenzeit von 20 bis 30 Minuten abwarten.

Technische Daten:
Temperaturbeständigkeit: nach Durchtrocknung bis +90°C
Lagerung: an einem trocknen und kühlen Ort -5°C bis +30°C
Basis: Acrylharz
Glanz: seidenmatt

Produktsicherheit:

Signalwort: Gefahr!

Gefahrenhinweise:
H222 Extrem entzündbares Aerosol.
H229 Behälter steht unter Druck: Kann bei Erwärmung bersten.
H319 Verursacht schwere Augenreizung.
H336 Kann Schläfrigkeit und Benommenheit verursachen.
EUH066 Wiederholter Kontakt kann zu spröder oder rissiger Haut führen.

Sicherheitshinweise:
P102 Darf nicht in die Hände von Kindern gelangen.
P210 Von Hitze, heißen Oberflächen, Funken, offenen Flammen sowie anderen Zünd­quellenarten fernhalten. Nicht rauchen.
P211 Nicht gegen offene Flamme oder andere Zündquelle sprühen.
P251 Nicht durchstechen oder verbrennen, auch nicht nach Gebrauch.
P271 Nur im Freien oder in gut belüfteten Räumen verwenden.
P302 + P352 BEI BERÜHRUNG MIT DER HAUT: Mit viel Wasser und Seife waschen.
P304 + P340 BEI EINATMEN: Die Person an die frische Luft bringen und für ungehinderte Atmung sorgen.
P305 + P351 + P338 BEI KONTAKT MIT DEN AUGEN: Einige Minuten lang behutsam mit Wasser spülen. Eventuell vorhandene Kontaktlinsen nach Möglichkeit entfernen. Weiter spülen.
P403 + P233 An einem gut belüfteten Ort aufbewahren. Behälter dicht verschlossen halten.
P410 + P412 Vor Sonnenbestrahlung schützen und nicht Temperaturen über 50 °C/122 °F aussetzen.
P501 Inhalt/Behälter gemäß nationalen Vorschriften zuführen.

Enthält: Aceton, n-Butylacetat, 2-Methoxy-1-methylethylacetat, Kohlenwasserstoffe, C9, Aromaten

Sicherheitsdatenblatt:
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4.5 ★★★★★
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Product Reviews
O
Om S
Boise, US
★★★★★ 4
Title: Really Good Book for Learning LLMs
Format: Paperback, Format: Paperback
I picked up this book after struggling with LLM implementation at work. Ken Huang explains things clearly without too much technical jargon. The book covers everything from data preparation to building AI agents. I especially liked the chapters on RAG and prompting techniques - they helped me improve my current projects. The code examples actually work, which is nice. Some parts are pretty advanced, so you need basic Python knowledge. I had to read a few chapters twice to fully get it. The fairness and bias detection section was eye-opening. Good practical advice throughout. Not just theory - real solutions you can use. Worth the money if you're serious about LLM development. Recommended for anyone building AI systems professionally.
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Reviewed in the United States on July 25, 2025
J
Jiewen Wang
Massapequa, US
★★★★★ 5
a comprehensive guide at the intersection of generative AI and cybersecurity
Format: Kindle
This book blends deep theoretical foundations with practical frameworks and forward-looking strategies. From adversarial risk models to actionable guidance using OWASP Top 10 for LLMs and the NIST AI RMF, it offers both technical depth and operational clarity. What makes it stand out is its balance of academic rigor and real-world CISO insights, providing a holistic perspective on securing GenAI systems. While it leans enterprise-focused, the content remains accessible to security engineers, risk managers, and policy leaders alike. Generative AI Security is a timely and essential read for anyone working to deploy GenAI responsibly—building systems with both power and integrity in today’s fast-evolving threat landscape.
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Reviewed in the United States on July 2, 2025
N
Nader
Chelsea, US
★★★★★ 1
Light on substance and heavy on flaws
Format: Paperback
The book has a great list of topics, but fails to provide much substance any of them. Most of the provided code is just comments that avoid the actual crux of the issues being discussed. (e.g. #implement the logic to validate XYZ - while the whole point of this chapter is teach how the heck we validate XYZ!) Some parts are plain wrong, for example the part on Graph based RAG is fundamentally flawed as it assumes the text embedding and the graph embedding are in the same latent space. (This is one of many more examples). Seems like the book was rushed, and the author has limited hands on experience (if any). At least we know based on the amount of flaws that it was not written by an LLM
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Reviewed in the United States on December 31, 2025
N
noam barkay
San Leandro, US
★★★★★ 5
Excellent book to truly understand LLM design patterns
Format: Paperback
I just finished reviewing Ken Huang's pocket book on LLM Design Patterns, and WOW what an amazing resource! This book is excellent if you want to truly understand how to create and enhance intelligent AI language models, all that in your pocket! Ken makes the difficult things seem surprisingly easy, and that's the real MAGIC. - How to prepare your data for training by making it extremely clean. Developing the brains: the practical aspects of training, optimizing, and maintaining your models. - Learn amazing prompting techniques (such as Chain-of-Thought and Tree-of-Thoughts) to improve your AI's reasoning and problem-solving abilities. Learn everything there is to know about RAGs so that your LLM can incorporate outside expertise. - It also delves into creating "agentic" AI that is capable of action and planning (not only simple plan and execute but also enhanced techniques like ReWoo!) Really, this feels like a useful toolkit, so Ken thank you for that resource Thanks, Idan Habler
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Reviewed in the United States on June 9, 2025
R
Ryan Meyer
Lowell, US
★★★★★ 3
A Broad Overview, But Light on Modern Fine-Tuning
Format: Paperback
I'm currently really interested in fine-tuning LLMs and recently completed my first LoRA-based fine-tuning on a quantized model. I came to this book looking for more detail on fine-tuning. While it touches on the topic, I found the content didn’t quite align with the current state of the field in 2025. Techniques like LoRA, QLoRA, and PEFT weren’t really covered, and the material leaned more toward what I think are older or lower level approaches. That made it harder to connect with what I’m actually working on. That said, when I shifted to other chapters — like the sections on prompt engineering techniques such as Chain of Thought (CoT) and Tree of Thought (ToT) — I found more value. These sections were clearer, and I picked up a few practical insights, like using few-shot examples that walk through the CoT reasoning process. That’s not something I’ve tried before, and I can see how it might help smaller models that struggle with any type of reasoning tasks. Overall, the book feels more like a broad overview of all LLM concepts. For someone exploring many topics across the LLM ecosystem, it offers a wide-ranging introduction. But for readers like me who are actively trying to learn and apply techniques like fine-tuning and quantization, it may leave you wanting up-to-date guidance.
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Reviewed in the United States on August 10, 2025

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