凯兰公司民用飞机刹车系统盘片健康状态评估算法开发、航材备件资产布局需求预测算法开发项目询价公告
凯兰公司民用飞机刹车系统盘片健康状态评估算法开发、航材备件资产布局需求预测算法开发项目询价公告
凯兰公司民用飞机刹车系统盘片健康状态评估算法开发、航材备件资产布局需求
预测算法开发项目询价公告
(招标编号:0748-2444CA8064CQ)
项目所在地区:北京市
一、招标条件
本凯兰公司民用飞机刹车系统盘片健康状态评估算法开发、航材备件资产布局需求预测算法开发项目已由项目审批/核准/备案机关批准,项目资金来源为自筹资金 19.8 万元,招标人为北京凯兰航空技术有限公司。本项目已具备招标条件,现招标方式为其它方式。
二、项目概况和招标范围
规模:19.8 万元
范围:本招标项目划分为 1 个标段,本次招标为其中的:
(001)凯兰公司民用飞机刹车系统盘片健康状态评估算法开发、航材备件资产布局需求预测算法开发项目;
三、投标人资格要求
(001 凯兰公司民用飞机刹车系统盘片健康状态评估算法开发、航材备件资产布局需求预测算法开发项目)的投标人资格能力要求:1、供应商具有独立承担民事责任能力的法人、其他组织或自然人,并出具合法有效的统一社会信用代码的营业执照或事业单位法人证书等国家规定的相关证明,自然人参与的提供其身份证明;
2、法定代表人为同一人或存在控股、管理关系的不同单位,不得参加同一采购项目;
3、本次询价不接受被人民法院列为失信被执行人的单位报价,以“信用中国”网站 (www.creditchina.gov.cn)查询信息为准。提供“信用中国”网站关于失信被执行人的查询记录并加盖供应商公章(如未提供网站截图,以评标当日现场查询结果为准);
4、本询价项目不接受联合体。;
本项目不允许联合体投标。
四、招标文件的获取
获取时间:从 2024 年 12 月 19 日 09 时 00 分到 2024 年 12 月 24 日 16 时 00 分
获取方式:每日上午 9 时至 11 时,下午 14 时至 16 时(北京时间,下同), 在北京市
顺义区天祥路 6 号院北京东航中心 2 号楼 8 层 803 室或发送邮件至 jiangenze@casc.com.cn进行登记购买询价文件。联系人:蒋恩泽 010-********(如电话无人接听,请邮件联系)
注:投标人请于购买招标文件前中航材招投标交易云平台(www.cabidding.com.cn)上完成注册。 询价文件每套售价 500 元,售后不退。 如需开具增值税专用发票,应提供:(1) 付款方是一般纳税人的证明资料;(2)付款方信息,包括:单位名称、纳税人识别号(统一社会信用代码)、地址和电话、开户行名称和账号。如无法提供第(1)条证明资料的,我单位只开具增值税普通发票。招标代理机构账户信息如下:开户名称(人民币):中航材国际招标有限公司 开户银行(人民币):中国民生银行股份有限公司北京电子城支行
账号(人民币):013*****100***** 备注:汇款时请注明项目名称及使用用途
五、投标文件的递交
递交截止时间:2024 年 12 月 26 日 09 时 30 分
递交方式:北京市顺义区天祥路 6 号院北京东航中心 2 号楼 8 层会议室纸质文件递交
六、开标时间及地点
开标时间:2024 年 12 月 26 日 09 时 30 分
开标地点:北京市顺义区天祥路 6 号院北京东航中心 2 号楼 8 层会议室
七、其他
三、项目概况及项目地点:
1、本次采购内容为:(一)民用飞机刹车系统盘片健康状态评估算法开发:国内外民用飞机刹车系统及盘片健康管理系统的现状分析;根据甲方提供的技术方案,辅助开发民用飞机刹车系统物理模型的代码,并开展实验测试;根据甲方提供的技术方案,辅助开发故障预测 算法模型的基础代码,以及实验测试。(二)航材备件资产布局需求预测算法开发:国内外 航材备件资产布局及效能优化方法的现状分析;根据采购人提供的技术方案,辅助开发航材备件资产布局需求预测模型的基础代码,并生成备件资产配置策略。详见十七、技术要求。
2、项目地点:北京凯兰航空技术有限公司。
六、询价有效期、服务期、报价价格、最高限价:
1、询价有效期:90 天;
2、服务期:合同签订后,2025 年 4 月 30 日前完成本项目。
3、报价价格:本次报价采用固定总价合同,合同实施过程中不予调整。
4、最高限价:19.8 万元
八、监督部门
本招标项目的监督部门为/。
九、联系方式
招 标 人:北京凯兰航空技术有限公司
地 址:北京市顺义区天竺空港工业区 A 区天纬四街 9 号
联 系 人:葛杭
电 话: 010-********-321
电子邮件:/
招标代理机构:中航材国际招标有限公司
地 址: 北京市朝阳区霄云里 2 号
联 系 人: 蒋恩泽
电 话: 010-********
电子邮件: jiangenze@casc.com.cn
标签: 需求预测算法
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