金华市金融控股投资有限公司2026-2027年度工作服采购项目公开招标采购公告

发布时间: 2026年04月15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

****受****的委托,现就****2026-2027年度工作服采购项目进行公开招标,欢迎符合条件的投标人前来投标:

一、项目编号: ****/平台生成编号

二、采购组织类型:自行采购委托代理

三、招标方式:公开招标

四、采购内容:

序号

采购内容

简要内容及技术要求

数量

预算金额

(人民币:万元)

1

2026-2027年度工作服采购项目

详见第二章招标需求

1批

121

五、合格投标人的资格要求

1.具有独立承担民事责任的能力;

2.具有良好的商业信誉和健全的财务会计制度;

3.具有履行合同所必需的设备和专业技术能力;

4.参加采购活动前三年内,在经营活动中没有重大违法记录;

5.具有法律、行政法规规定的其他条件。

6.未被“信用中国”(www.****.cn)、“中国政府采购网”(www.****.cn)列入失信被执行人、重大税收违法案件当事人名单;

7.本项目不接受联合体投标。

六、报名及获取采购文件:

1.进入**市阳光采购服务平台,在线注册并参与项目报名和购买采购文件,不再提供纸质文件,平台支持微信或支付宝扫码,支付成功后完成下载。

2.标书费:人民币500元整(****交易所有限公司代为收取,售后不退);

3.未下载采购文件的投标人,其投标将被拒绝。

4.时间:自本公告发布之日后至2026年04月27日16:00时止(**时间,平台系统维护期间除外)。

七、投标保证金及支付方式:人民币捌仟元整(¥:8000.00元)。

1.供应商账户汇出(户名和供应商名称一致);

2.投标人应于投标截止时间前将全额保证金公对公转账汇至“**市阳光采购服务平台”该项目指定虚拟子账号。标书代写

八、投标截止时间和地点:标书代写

1.投标人应当在投标截止时间前完成投标文件的递交。逾期递交或未送达指定地点的投标文件将被拒绝。标书代写

2.投标截止时间:2026年04月28日14:30时。标书代写

3.投标文件递交地址:**市八一南街387号信华大楼3楼开标室二。标书代写

九、开标时间及地点:标书代写

1.开标时间:2026年04月28日14:30时。标书代写

2.开标地点:**市八一南街387号信华大楼3楼开标室二。标书代写

3.投标人可以派授权代表出席开标会议。标书代写

十、公告地址:**市阳光采购服务平台(https://www.****.com/)、**企业采购信息服务网(b.zhengcaiyun.cn)。

十一、特别说明:

1、本项目为非依法必须招标项目、非政府采购项目。

2、已报名供应商认为采购文件损害自身权益或存在需要澄清、补充、修正等问题时,可通过线下或系统后台-异议(质疑)菜单在线提出异议,在线提出的须同时上传盖章书面材料。对采购人、采购代理机构的答复不满意或者采购人、采购代理机构未在规定的时间内作出答复的,供应商可以在答复期满后15个工作日内向本项目采购监督单位进行投诉。异议函及投诉书可参考平台-资料下载专区的范本。

3、采购人或采购代理机构对采购文件或整个项目进行必要的澄清、补正涉及文件更新的,已报名供应商可通过后台-已报名项目-报名详细-采购答疑文件中进行下载。

4、系统使用费:平台系统使用费收取按照《**市阳光采购服务平台收费标准(试行)》执行(https://mmw.jhygcg:com/detai1?articleId=348)。中标(成交)供应商在系统使用费订单生成后五日内未完成支付的,采购人有权取消其中标(成交)资格。

十二、业务咨询:

采购单位:****

联系人:徐女士 联系电话:0579-****1092

质疑联系人:吴先生 联系电话:0579-****1297

地 址: **市婺**双**街680号

代理机构:****

报名联系人(发票):周建仙 联系电话:0579-****8925

往来邮箱(发票):****@qq.com

项目联系人(业务咨询、合同):于玲琍 联系电话0579-****2067

质疑联系人:夏翰宇 联系电话:0579-****4058

地址:**市婺****街道建业东路168号


招标进度跟踪
2026-04-15
招标公告
金华市金融控股投资有限公司2026-2027年度工作服采购项目公开招标采购公告
当前信息
招标项目商机
暂无推荐数据