产品服务
商机服务

招标查询

查预告 查招标 查中标

VIP项目

千里马项目信息

拟在建项目查询

正在报批、立项中的项目

商机推送

微信、邮件实时接收最新动态

企业智能管理

业务统一管理、商机自动分配

企业商情分析

潜在客户、竞争对手历史数据分析

标讯发布

发布招标信息

发布招标、采购信息

推荐招标专区

专属招标专区,提升信息曝光量

更多服务

找人脉

专业团队精确定位项目联系人

拓客宝

定位优质潜客资源

人脉通

拓展您的人脉资源

渠道宝

AI大数据帮您高效拓展渠道

数据商城

分行业商机分析、供应商筛选

数据定制

数据维度定制、BI、API定制等

|

企业套餐

2025年南阳镇合丰村乡村振兴先行村改造设计项目招标公告

发布时间: 2025年03月21日
摘要信息
招标单位
招标编号
招标估价
招标联系人
招标代理机构
代理联系人
报名截止时间
投标截止时间
招标详情
下文中****为隐藏内容,仅对千里马会员开放,如需查看完整内容请 或 拨打咨询热线: 400-688-2000
相关单位:
***********公司企业信息
***********公司企业信息

2025年**镇合丰村乡村**先行村改造设计项目招标公告

(资格后审)

1.****的2025年**镇合丰村乡村**先行村改造设计项目已经批准建设。工程所需资金来源是财政,已落实。现决定对该项目进行公开招标选定承包人。

2.工程概况:

(1)工程地点:**市**镇**村、合丰村。

(2)工程规模:施工估算投资约250万元。

(3)设计周期:20日历天。

(4)质量标准:提交的设计文件应符合国家、省、市有关行业主管部门制定的规划、设计标准、规范、规程、规定,并通过建设行政主管部门的施工图审查。

3.本次招标拟划分为一个标段,相应的招标内容及范围如下:

**市**镇**村**菜场改造及**镇合丰村奶牛场改造项目设计的方案设计、施工图设计、施工阶段的后续服务等。

4.本工程对投标申请人的资格审查采用资格后审方式,主要资格审查标准和内容详见招标文件中的资格审查文件,只有资格审查合格的投标申请人才有可能被授予合同。

5.申请人应当具备的主要资格条件:

(1)投标人资质:工程设计综合甲级资质或建筑行业设计乙级及以上资质或建筑行业(建筑工程)专业设计乙级及以上资质。

注:本项目招标范围内所有内容均由中标人负责勘察设计,如本项目中标人不具备工程勘察资质的,可在中标后委托具有相应工程勘察资质且得到招标人认可的单位进行工程勘察。否则,招标人有权将此部分内容另行委托给具有相应资质的单位进行勘察,所发生的费用按另行委托服务实际发生金额的双倍从本项目合同价中扣除。

(2)拟派项目负责人资质:具有建筑类中级及以上职称。

(3)资格审查材料中的重要内容没有失实或者弄虚作假。

(4)本项目不接受联合体投标。

(5)符合法律、法规规定的其他条件。

6.以下条件属于资格审查的必要合格条件:

(1)企业信誉要求:企业未处于被责令停业、投标资格被取消或者财产被接管、冻结和破产状态、没有因骗取中标或者严重违约以及因设计原因发生重大工程质量事故等问题,被有关部门暂停投标资格并在暂停期内。

7. 投标申请人若对招标文件有任何疑问,须在2025年3月24日17时00分前,以不具名的方式将电子文本发送至指定电子邮箱(****@qq.com),招标人经整理后在“****政府网 ”(网址: http://www.****.cn/)公布需澄清的内容。

8.本项目为不见面开标,投标人须在规定的投标文件接收截止时间前将投标文件(原件无需提交)邮寄(只接收顺丰)至规定接收地点。请各潜在投标人充分考虑天气、快递速度、路程等因素,不接受到付。未在规定时间内送达的投标文件将不予接收,后果由各潜在投标人自行承担。

投标文件接收截止时间及接收地点:2025年3月27日下午17:00前寄达(以送达签收时间为准),接收地点:****(**市长江中路439号5号楼3楼),接收联系人:朱晓红,联系电话:138****9919。

9. 招标文件、答疑网址:

“****政府网 ”(网址:http://www.****.cn/)。

10. 特别提示:

(1)投标人在递交投标文件的同时,应按照招标文件的要求,向招标人提交投标保证金。

(2)招标公告系招标文件的组成部分,与招标文件具有同等法律效力。

11.招标人地址:****

联系人:陈赛涛 联系电话:139****1647

****

2025年3月21日

招标文件---2025年**镇合丰村乡村**先行村改造设计项目.doc


附件(1)
招标进度跟踪
2025-03-21
招标公告
2025年南阳镇合丰村乡村振兴先行村改造设计项目招标公告
当前信息
招标项目商机
暂无推荐数据