Suzuki Sv 650 [2016-2025] - XSTREAM-BAG - Sacoche de réservoir Enduro TANKLOCK 20 à

€170,00 EUR

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Transporteur correspondant : au transporteur

Convient pour les années de fabrication : [2016-2025].

Fabricant/Marque : Suzuki

Modèle : SV650.

Articles : XSTREAM-BAG - Sacoche de réservoir Enduro TANKLOCK 20 à 23 litres de volume / Max. charge 2 kg.

GIVI SV 650 XSTREAM-BAG : Sacoche de réservoir avec système TANKLOCK, 20-23 litres

La GIVI XSTREAM-BAG est une sacoche de réservoir spécialement développée pour les motos enduro qui offre une expansion de volume flexible de 20 à 23 litres et permet une charge maximale de 2 kg. Le sac à dos est compatible avec les modèles de la série SV 650 de 2016 à 2025 et nécessite un anneau de réservoir spécifique pour la fixation, vendu séparément (non compatible avec l'anneau de fixation BF24).

Détails techniques et équipements

  • Volume extensible : Le sac à dos peut être étendu de 20 à 23 litres pour offrir un espace de stockage supplémentaire.
  • Composants étanches : Équipé de fermetures éclair étanches et d'une poche intérieure étanche spécialement pour la housse de pluie incluse.
  • Éléments réfléchissants : Pour une visibilité accrue dans des conditions de faible luminosité.
  • Protection contre l'humidité : Une fermeture interne protège le contenu de l'humidité.
  • Support de tablette : Un support amovible pour tablettes augmente la fonctionnalité.
  • Options de sortie et de transport du câble : Le sac à dos dispose d'une sortie de câble et est livré avec une poignée et une sangle de transport.
  • Sacs modulaires : Les poches latérales et avant sont amovibles et peuvent également être utilisées comme poche rénale.

Cette sacoche de réservoir de GIVI, modèle XSTREAM-BAG pour le SV 650, allie fonctionnalité et flexibilité et offre aux motocyclistes une solution fiable pour emporter leurs bagages avec eux en tournée ou dans la circulation quotidienne. Veuillez vérifier la compatibilité de la sacoche de réservoir avec votre modèle de moto pour garantir un fonctionnement optimal.