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Airtox UL1P Sicherheitsschuhe S1 P extrem Leicht nur 285g

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Description

Airtox UL1P Sicherheitsschuhe S1 P extrem Leicht nur 285gAirtox UL1 P Sicherheitsschuh S1 PS E ultraleicht, sportlich und flexibel Der Airtox UL1 P ist ein extrem leichter Sicherheitsschuh fr alle, die im Arbeitsalltag mglichst wenig Gewicht am Fu tragen mchten. Mit nur ca. 285 g pro Schuh gehrt er zu den besonders leichten Airtox Modellen und eignet sich vor allem fr Lager, Logistik, Montage, leichte Industrie, Produktion und lange Arbeitstage mit vielen Laufwegen. Der UL1 P kombiniert sportliches

Airtox UL1-P Sicherheitsschuh S1 PS E – ultraleicht, sportlich und flexibel

Der Airtox UL1-P ist ein extrem leichter Sicherheitsschuh für alle, die im Arbeitsalltag möglichst wenig Gewicht am Fuß tragen möchten. Mit nur ca. 285 g pro Schuh gehört er zu den besonders leichten Airtox Modellen und eignet sich vor allem für Lager, Logistik, Montage, leichte Industrie, Produktion und lange Arbeitstage mit vielen Laufwegen.

Der UL1-P kombiniert sportliches Tragegefühl mit moderner Sicherheitstechnik. Dazu gehören die Carbon-Fiber-Zehenschutzkappe, der Whitelayer® Durchtrittschutz, ein leichtes Textil-Obermaterial und eine flexible Sohlenkonstruktion. Die Schutzklasse wird mit S1 PS E nach EN ISO 20345:2022 angegeben.

  • ultraleichter Sicherheitsschuh mit nur ca. 285 g
  • S1 PS E nach EN ISO 20345:2022
  • Carbon-Fiber-Zehenschutzkappe
  • Whitelayer® textiler Durchtrittschutz
  • leichtes und atmungsaktives Textil-Obermaterial
  • sportliche Passform, eher für normale bis schmale Füße
  • flexible EVA-Zwischensohle
  • geeignet für Lager, Logistik, Montage, Produktion und leichte Industrie

Für wen eignet sich der Airtox UL1-P?

Der Airtox UL1-P eignet sich besonders für Arbeitsbereiche, in denen geringes Gewicht, Beweglichkeit und ein sportliches Laufgefühl wichtiger sind als eine besonders robuste Außenkonstruktion. Er ist interessant für Beschäftigte in Lager, Logistik, Montage, Produktion, Kommissionierung, Service und leichter Industrie.

Wenn Sie täglich viele Schritte machen oder lange stehen, kann ein sehr leichter Sicherheitsschuh den Arbeitsalltag spürbar angenehmer machen. Der UL1-P ist dabei vor allem für trockene Innenbereiche und leichte bis mittlere Belastungen sinnvoll.

Für breite Füße, sehr raue Baustellen, dauerhaft nasse Arbeitsbereiche oder harte Außeneinsätze ist der UL1-P nicht die erste Wahl. In diesen Fällen sind robustere Airtox Modelle oder geschlossene S3- beziehungsweise S3S-Sicherheitsschuhe oft sinnvoller.

Wichtige Ausstattung des Airtox UL1-P

Extrem leichtes Gewicht

Der wichtigste Vorteil des Airtox UL1-P ist sein sehr geringes Gewicht. Mit nur ca. 285 g pro Schuh fühlt er sich deutlich sportlicher an als viele klassische Sicherheitsschuhe. Das ist besonders angenehm bei langen Laufwegen und vielen Stunden auf den Beinen.

Carbon-Fiber-Zehenschutzkappe

Die Carbon-Fiber-Zehenschutzkappe schützt den Vorderfuß und trägt gleichzeitig zum niedrigen Gewicht bei. Dadurch bleibt der Schuh leicht, ohne auf den notwendigen Zehenschutz zu verzichten.

Whitelayer® Durchtrittschutz

Der textile Whitelayer® Durchtrittschutz schützt gegen das Eindringen spitzer Gegenstände von unten. Gleichzeitig bleibt der Schuh flexibler als viele klassische Lösungen mit steifer Durchtritthemmung.

Sportliche Passform

Der UL1-P hat eine sportliche Passform und eignet sich eher für normale bis schmale Füße. Wenn Sie breite Füße haben oder viel Platz im Vorfußbereich brauchen, sollten Sie vor dem Kauf besonders auf die Passform achten oder ein breiter geschnittenes Modell wählen.

Leichtes Textil-Obermaterial

Das leichte Textil-Obermaterial unterstützt ein luftiges und bewegliches Tragegefühl. Dadurch passt der UL1-P besonders gut zu trockenen Innenbereichen, langen Laufwegen und Arbeiten, bei denen ein schwerer Sicherheitsschuh stört.

Norm und Schutzklasse verständlich erklärt

Der Airtox UL1-P wird mit S1 PS E nach EN ISO 20345:2022 angegeben. S1 steht für grundlegende Sicherheitsanforderungen wie Zehenschutz, geschlossenen Fersenbereich, antistatische Eigenschaften und Energieaufnahme im Fersenbereich. PS beschreibt einen nichtmetallischen Durchtrittschutz, der mit einem kleineren Prüfnagel geprüft wird.

Die Kennzeichnung E steht für Energieaufnahme im Fersenbereich. Das ist relevant für den Tragekomfort bei Gehen, Stehen und Arbeiten auf harten Böden.

Wichtig: Der UL1-P ist kein S3- oder S3S-Sicherheitsschuh. Wenn wasserabweisendes Obermaterial, stärkere Außeneinsatz-Tauglichkeit oder mehr Schutz gegen Nässe benötigt wird, sollten Sie ein anderes Modell wählen.

Technische Daten

  • Modell: Airtox UL1-P
  • Schuhart: Sicherheitshalbschuh
  • Schutzklasse: S1 PS E
  • Norm: EN ISO 20345:2022
  • Zehenschutz: Carbon-Fiber-Zehenschutzkappe
  • Durchtrittschutz: Whitelayer® textiler Durchtrittschutz
  • Obermaterial: leichtes Textil-Obermaterial
  • Zwischensohle: EVA
  • Passform: sportliche Passform, eher normal bis schmal
  • Gewicht: ca. 285 g pro Schuh
  • Einsatzbereiche: Lager, Logistik, Montage, Produktion, Kommissionierung, leichte Industrie, trockene Innenbereiche

Wann ist der Airtox UL1-P die richtige Wahl?

Der Airtox UL1-P ist die richtige Wahl, wenn Sie einen sehr leichten Sicherheitsschuh für trockene Arbeitsbereiche suchen. Er passt besonders gut zu Tätigkeiten mit vielen Schritten, langen Laufwegen und Arbeitsplätzen, an denen Komfort und Beweglichkeit im Vordergrund stehen.

Nicht ideal ist der UL1-P für breite Füße, dauerhaft nasse Bereiche, schwere Baustellen oder Arbeitsumgebungen mit hoher mechanischer Belastung. Dafür sind robustere Airtox Sicherheitsschuhe besser geeignet.

Passende Airtox Alternativen

FAQ zum Airtox UL1-P Sicherheitsschuh

Welche Schutzklasse hat der Airtox UL1-P?

Der Airtox UL1-P wird mit S1 PS E nach EN ISO 20345:2022 angegeben. Er bietet Zehenschutz, nichtmetallischen Durchtrittschutz und Energieaufnahme im Fersenbereich.

Wie leicht ist der Airtox UL1-P?

Der UL1-P wiegt nur ca. 285 g pro Schuh und gehört damit zu den besonders leichten Airtox Sicherheitsschuhen.

Ist der Airtox UL1-P für breite Füße geeignet?

Der UL1-P hat eine sportliche Passform und ist eher für normale bis schmale Füße geeignet. Für breite Füße sind breiter geschnittene Airtox Modelle meist die bessere Wahl.

Hat der Airtox UL1-P Durchtrittschutz?

Ja, der UL1-P ist mit Whitelayer® Durchtrittschutz ausgestattet. Dieser textile Durchtrittschutz schützt gegen das Eindringen spitzer Gegenstände von unten.

Hat der Airtox UL1-P eine Stahlkappe?

Nein, der UL1-P nutzt eine leichte Carbon-Fiber-Zehenschutzkappe. Dadurch bleibt der Schuh besonders leicht.

Ist der Airtox UL1-P für Baustellen geeignet?

Für leichte Tätigkeiten und trockene Bereiche kann der UL1-P geeignet sein. Für harte Baustellen, Nässe, Schmutz oder hohe mechanische Belastung sind robustere S3- oder S3S-Sicherheitsschuhe meist sinnvoller.

Für welche Berufe ist der Airtox UL1-P geeignet?

Der Schuh eignet sich besonders für Lager, Logistik, Montage, Produktion, Kommissionierung, Service und leichte Industrie.

Ist der Airtox UL1-P ein ATX-Modell?

Nein, der UL1-P gehört nicht zur Airtox ATX-Serie. Wenn Sie ein ATX-Modell suchen, sind FS22 ATX, FS55 ATX oder FL44 ATX die passenden Alternativen.

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Louisville, US
★★★★★ 5
Excellent book, possibly currently unique in coverage of latest ideas
This book is possibly currently unique in its coverage of the latest ideas in the field of deep learning -- and it is a very convenient and good survey of fundamental concepts (linear algebra, optimization, performance metrics, activation function types), different network types (multi-layer perceptron, convolutional neural networks, and recurrent neural networks), practical considerations (data set, training and validation, implementation), and applications (comments on existing real-world/commercial uses). The final 235 pages of the content portion of the book is dedicated to topics in "Deep Learning Research", and these topics are truly at the current frontier. Another reviewer said that one could gain the same knowledge of cutting-edge research by reading all of the latest papers (from academia and industry), but the "research" section of this book offers the following: Selection of the most notable research by the very experienced authors of the book, and collection of similar research in to a broader discussion of themes, and the additional insights. The book covers very advanced and new ideas currently being explored, and it is very nice to be able to have a consistent and coherent presentation of all of those ideas. However, the book is also packed with valuable observations and pointers about more basic aspects of deep learning implementations and practices -- and such commentary is in depth and includes substantial analysis and mathematical derivation (in an intuitive presentation that often includes graphs illustrating the phenomenon). As someone with an intermediate level of knowledge and experience of neural networks, I am really grateful for this book, because seems like the ideal resource for learning cutting-edge ideas and practices, with context. The book has excellent scope and depth, and I am confident that anyone with a solid background in linear algebra, calculus, statistics, and general machine learning, and basic neural networks (multi-layer perceptrons) will find this book to be very exciting and perhaps unique in its ability to take the reader to the next level and a new frontier. I was personally excited to learn about the idea of representing the dependencies of intermediate quantities by directed graphs, and how this can be used to perform calculations for recurrent neural networks efficiently. And I think the long chapter on recurrent neural networks is very helpful. Having said all of this, I think only people with significant working knowledge and experience with neural networks and mathematics -- people whose academic or professional focus has been neural networks for at least a year or two -- would benefit from this book. This book answers a lot of the deeper questions that one is likely to have while developing a solid understanding of the fundamentals, and that's one of the book's tremendous values, but this book assumes an understanding of the fundamentals (but does briskly cover the basics). I think this book is a perfect follow-up book for the excellent book "Neural Network Design (2nd edition)" by Hagan, Demuth, Beale, and de Jesus, and I highly recommend the latter for gaining the solid background needed to have a thrilling experience with the "Deep Learning" book. In summary, I am very glad this "Deep Learning" book was written, and I think the "Deep Learning" book will be a great benefit to a lot of people, and to the evolution of the field.
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Reviewed in the United States on April 18, 2017
Z
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Zygerian99
Belleville, US
★★★★★ 5
The definitive guide to becoming a researcher in the field
Format: Hardcover
This is not a coding book. I see a lot of negative reviews around the expectation that this book would teach the reader how to quickly build machine learning systems and write code. This book is not for that audience. If you just want to build applications, don't worry about how deep learning works. It's akin to needing to understand how an engine works just to drive a car. If you are looking for a coding resource, try: https://www.amazon.com/Hands-Machine-Learning-Scikit-Learn-TensorFlow/dp/1492032646/ref=sr_1_4?keywords=machine+learning+tensorflow&qid=1579608765&sr=8-4 . And even with that book, the material still goes far beyond what you need - use it as a light reference. I bought this book as an aspiring machine learning researcher, and towards that end, it is the best resource available in print (still true as of 2020). For instance: The first 5 chapters are timeless. These are things that were mostly established 20 or 30 years ago and beyond and are mostly STEM fundamentals at this point. There are whole textbooks dedicated to each of those chapters, but the authors provide a quick refresher and overview of probably 80% of what you'll encounter in deep learning. If you haven't previously learned each of these subtopics, you'll probably want to study them individually since they are the key to innovating (linear algebra, probability & stats, numerical computation, machine learning fundamentals). Chapters 6 thru 9 are the foundation of deep learning. We're about 12 years into seeing rapid change in the deep learning space, yet all of these principles and techniques still hold (many recent innovations are still relying on Convolutional models in 2020, which is the most layered/complex topics in those chapters). Therefore, I'd wager that these chapters are also fairly stable knowledge that is worth internalizing if you want to be deeply involved in the future of machine learning. Chapters after 9 are mostly experimental topics, and many of them are already the wrong strategies for optimal results. But there are interesting ideas in here that you'll often encounter in the wild, so it's good exposure to various topics. But probably not worth much of your time. And lastly, there is good history in here from people who know the space intimately. It's a good way to piece together the developments and learn the lexicon of deep learning so you can have intelligent conversation with experts.
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Reviewed in the United States on January 21, 2020
S
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Shannon
Whiting, US
★★★★★ 5
The best DL/ML book I have ever seen!!
Format: Hardcover
Fantastic deep-learning book! The logic is very easy to follow, but the content is very thorough when it comes to explaining the theories behind it, making it perfect for beginners as well as math and CS students. The best DL/ML book I have ever seen!!
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Reviewed in the United States on November 30, 2025
W
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William P Ross
Lexington, US
★★★★★ 5
Comprehensive Look At An Incredibly Complex Topic
Format: Hardcover
Deep Learning is an advanced book with great explanations and details. There is a heavy math focus with the book's beginning chapters detailing the necessary linear algebra and probability that one will need to understand deep learning. I liked that the author's chose to cover only the parts of these subjects which are relevant to deep learning. There are many interesting philosophical sections in the book as well. Just about when I was feeling overwhelmed with the complexity of the mathematics the authors take a step back and cover the foundations of deep learning such as borrowing concepts from human learning. There was an interesting dicussion about the early studies done on the vision of cat's and monkey's in the 1970s. The text covers the entire history of deep learning and the bibliography is hundreds of sources. It is clear this is the most comprehensive text available about deep learning. For anybody interested in this topic this book is a mandatory read. There are sections about machine learning as well, which makes sense because deep learning is a subset of machine learning. These sections focused on the machine learning concepts which are most relevant to deep learning. The book was well organized and divided into three parts which cover mathematics related to deep learning, typical deep learning techniques, and then more experiment learning techniques. Often the author's state when a technique works well or when it does not, and which types of data works best for the technique. Just a warning, the math in this book is highly complex. It requires a lot of work to go through this book, but the effort will be well rewarded.
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Reviewed in the United States on March 15, 2017
A
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Adam
Charlottesville, US
★★★★★ 4
Too Dry.
Format: Hardcover
This was a required textbook for my class in college. I think it was too dry. The book titled Deep Learning: From Curiosity To Mastery is much more approachable.
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Reviewed in the United States on May 22, 2026

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