Awarded contract
Published
Rammeavtale - kjøp av blomster
34 Suppliers have already viewed this notice
Track & Win Public Sector Contracts and Tenders. Sign up for Free
Current supplier
Finn Schjøll Rosenkrantz and Event
Description
Hovedformålet med anskaffelsen er å ha en fast leverandør, som kan dekke departementsfellesskapets behov for kjøp av blomsteroppsatser, buketter og snittblomster. Avtalen har en varighet på 2 år med opsjonsmulighet i ytterligere inntil to år, ett år om gangen. Kontraktens verdi estimeres å være på ca. 1 100 000 NOK ekskl. mva. per år. Totalt 4 000 000 – 6 000 000 NOK ekskl. mva. for en periode på fire år (2+1+1). Verdien er estimert på bakgrunn av erfaringstall og et anslag for departementsfelleskapets forbruk over de neste 4 årene. Dette er et uforpliktende estimat, gjort etter oppdragsgivers beste skjønn.
Personalised AI Summary
Unlock decision maker contacts.
Create a Free Account on Stotles
Stotles is your single source for government tenders, contracts, frameworks and much more. Sign up for free.
Explore similar pre-tenders, open or awarded contracts
Browse open tenders, recent contract awards and upcoming contract expiries that match similar CPV codes.
Awarded
Rammeavtale for kjøp av blomster til Regjeringens representasjonsanlegg, Akershus Slott m.fl.
Utenriksdepartementet
–
Published 4 months ago
Barne-, ungdoms- og familiedirektoratet
–
Published a year ago
Bærum kommune
1,398,718 NOK
Published a year ago
Høgskolen i Innlandet
1,500,000 NOK
Published 2 years ago
Awarded
Flowers, framework agreement
UiT Norges arktiske universitet
1,400,000 NOK
Published 2 years ago
Statens vegvesen
3,000,000 NOK
Published 2 years ago
Explore top buyers for public sector contracts
Discover open tenders, contract awards and upcoming contract expiries of thousands of public sector buyers below. Gain insights into their procurement activity, historical purchasing trends and more.
CPV Codes
Sign up to the Stotles Tender Tracker for free
Find even more contracts with advanced search capability and AI powered relevance scoring.