Beschaffung von SUV kompakt Fahrzeugen (mind. 220 kW) für die Generalzolldirektion im Rahmen einer 12-monatigen Rahmenvereinbarung.
- Auftraggeber
- Generalzolldirektion Zentrale Beschaffungsstelle der Bundesfinanzverwaltung
- Standort
- Deutschland
- Abgabefrist
- 20.10.2026
- Reichweite
- EU-weit
Die KI liest alle Dokumente und schreibt heraus, was gefordert ist: Leistungen, Eignungskriterien, Fristen. Kostenlos, ohne Kreditkarte.
Projektübersicht
Die Generalzolldirektion beschafft Personenkraftwagen der Klasse SUV kompakt. Die Fahrzeuge müssen 4-türig sein und über einen Verbrennungsmotor mit mindestens 220 kW Leistung verfügen. Es handelt sich um eine Rahmenvereinbarung über 12 Monate mit einer Verlängerungsoption um weitere 12 Monate. Die geschätzte Abnahmemenge beträgt 40 Fahrzeuge. Die Bewertung erfolgt zu 40% über eine Leistungskomponente und zu 60% über eine Kostenkomponente (Jahresnutzungskosten).
Beschaffung von Personenkraftwagen der Klasse SUV kompakt (vergleichbar Audi Q5, BMW X3, Mercedes-Benz GLC), 4-türig, mit Verbrennungsmotor (mind. 220 kW).
Standort Projekt
Eignung & Anforderungen
Anforderungen an den Bieter
- Ausschlussgründe gem. §§ 123 und 124 GWB
- Eigenerklärungen
- Verpflichtungserklärung zur Eignungsleihe bei Bedarf
Technische Details
Besondere Bedingungen
- Rahmenvereinbarung mit 12 Monaten Laufzeit
- Option auf 12 Monate Verlängerung
- Mindestabnahme 4 Fahrzeuge, geschätzt 40, maximal 44 Fahrzeuge
- Berücksichtigung ökologischer Nachhaltigkeit bei Energieverbrauch und Emissionen
Diese Ausschreibung von der KI zusammenfassen lassen
- Such-Agent – findet täglich passende Ausschreibungen aus 150+ Portalen
- Analyse-Agent – liest alle Vergabeunterlagen und fasst das Wichtigste zusammen
- Referenz-Agent – gleicht die Eignungskriterien mit Ihren Referenzen ab
- Assistent – beantwortet Fragen und entwirft Angebotstexte
"Wir haben unsere wöchentliche Ausschreibungsrecherche von 6 Stunden auf unter 1 Stunde reduziert – und finden dabei sogar mehr qualifizierende Ausschreibungen."
Bekanntmachungs-ID: 2a93bb6c-3e12-43cf-8e4e-89d75ad4a0c3