北京南站F2楼下沉广场化粪池及污水井增设除臭装置招标公告

发布时间: 2025年08月14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

**南站F2****广场化粪池及污水井增设除臭装置招标公告

招标编号: ****

1. 招标条件

本项目**南站F2****广场化粪池及污水井增设除臭装置已批准建设,资金已落实,招标人为****。本次招标项目已具备招标条件,现进行公开招标,特邀请有意向的投标人参加投标。

2. 项目概况与招标范围

2.1项目概况

建设地点:**南站。

建设规模:/。

2.2招标范围
招标范围:为**南站F2****广场化粪池及污水井增设除臭装置工程。

标段划分:本次招标共分为1个标段,标段号:SG-1

2.2.1 SG-1,工程数量为:见工程量清单。

计划工期:40日历天,计划开工日期:2025年10月20日,计划竣工日期:2025年11月30日。

3. 投标人资格要求

3.1 本次招标要求投标人为在中华人民**国境内合法注册的独立法人,具备有效的营业执照、施工企业资质和安全生产许可证等,并在人员、设备、资金等方面具备相应的施工能力。资格要求如下:

3.1.1标段编号:SG-1

(1)资质要求:具有机电工程施工总承包三级及以上或建筑机电安装工程专业承包三级及以上资质(或符合《建设工程企业资质管理制度改革方案》(建市〔2020〕94号)具有机电工程施工总承包乙级及以上或建筑机电工程专业承包乙级及以上资质)。

(2)业绩要求:投标人近三年内(自递交投标文件之日起前三年内)完成的类似工程项目业绩不少于1项。标书代写

(3)财务要求:投标人财务状况良好,须出具近三年(2022年-2024年)****事务所或审计机构出具的审计报表。没有处于被责令停业或破产状态,且资产未被重组、接管和冻结。

(4)信誉要求:①、诉讼及仲裁∶投标人自递交投标文件之日起前三年内没有与骗取合同有关的犯罪或严重违法行为而引起的诉讼和仲裁。②、履约情况∶投标人自递交投标文件之日起前三年内中不曾在任何合同中违约或被逐或因自身原因而使合同被解除。标书代写

(5)本标段不接受联合体投标申请。

3.2 各投标人均可就上述标段中的1个标段进行投标。

3.3 投标人不得存在下列情形之一:

(1) 投标人在“信用中国”网站(www.****.cn)中被列入失信被执行人名单;

(2)投标人在国家企业信用信息公示系统(www.****.cn)中被列入严重违法失信企业名单;

(3)投标人被列入铁路工程建设失信行为“黑名单”;

(4)投标人及其法定代表人、拟委派的项目经理在近3年有行贿犯罪记录;

(5)被取消或暂停投标资格。

4. 招标文件的获取

4.1 发售时间:2025年08月15日10时00分至2025年08月20日10时00分。投标人须通过国铁采购平台(https://cg.****.cn)电子招标系统进行注册、下载招标文件等操作。

汇款方式:投标人须在中铁物总国际招标平台(网址见联系方式)完成缴费。在招标文件发售期间可通过“投标管理”完成汇款,并在国铁采购平台系统中上传缴费凭证。招标文件支付方式只支持网上支付(个人网银或企业网银)。

4.2文件售价:招标文件每标段件售价100元,售后不退。

5. 投标文件的递交标书代写

5.1 投标文件递交的时间为2025年09月05日 09时00分 至 2025年09月05日 09时30分,截止时间(投标截止时间,下同)为: 2025年09月05日09时30分 ,地点为:中土大厦一楼大厅引导牌指定会议室(**市**区北蜂窝路6号)。标书代写

5.2逾期送达的、未送达指定地点的或者不按照招标文件要求密封的投标文件,招标人将予以拒收。标书代写

6. 发布公告的媒介

本次招标公告同时在中国招投标公共服务平台(http://www.****.com)、国铁采购平台(https://cg.****.cn/)上发布。

7. 联系方式

招 标 人:****

联 系 人:孙主任

电 话:010-****7213

招标代理:****

地 址:**市**区**嘴街5号院2号楼鼎兴大厦A座11层

联 系 人:陈经理

电 话:010-****8997、191****1425

网 址:https://bids.****.cn/

日期:2025-08-14

招标进度跟踪
2025-08-14
招标公告
北京南站F2楼下沉广场化粪池及污水井增设除臭装置招标公告
当前信息
招标项目商机
暂无推荐数据