SCHMUTZ & PARTNER AG DAVOS

Aktiv

SCHMUTZ & PARTNER AG DAVOS, Aktiengesellschaft in Davos (GR), Elektrotechnik. Eintrag im Handelsregister aktiv. Letzte Publikation: 25. November 2019. Eingetragene Personen: Thomas Riedi (Präsident des Verwaltungsrats) und Andrea Riedi (Mitglied des Verwaltungsrats). UID CHE-104.937.337.

Schmutz & Partner AG bietet verschiedene Arten von elektronischen Schaltgerätekombinationen an. Das Unternehmen bedient Privatkunden, darunter Elektrofirmen, sowie Behörden.1

Handelsregister

Aktuelle eingetragene Adresse
Riedstrasse 6, 7270 Davos Platz
Status
Aktiv
Register zuletzt geprüft
Letzte Registeränderung
Aktienkapital
CHF 100'000
UID-Nummer
CHE-104.937.337
Zweck
Herstellung und Verkauf von Elektroschaltanlagen; die Gesellschaft kann sich an anderen Unternehmungen beteiligen, sich mit solchen vereinigen, Liegenschaften erwerben und verkaufen und alle Geschäfte tätigen, welche zur Förderung des Zwecks als geeignet erscheinen.

Amt, beglaubigter Auszug und die neuesten Einträge des Kantons: Handelsregister Graubünden.

Registerdaten aus Zefix und dem SHAB. So fragen Sie sie über die Zefix-API ab.

Eingetragene Führungspersonen und Zeichnungsberechtigte

Gemäss Auszug aus dem kantonalen Handelsregister vom 28. Oktober 2026. Was Prokura und Zeichnungsberechtigung bedeuten.

Handelsregister-Publikationen

  • Organe geändert

    SCHMUTZ & PARTNER AG DAVOS, in Davos, CHE-104.937.337, Aktiengesellschaft (SHAB Nr. 166 vom 28.08.2009, S.10, Publ. 5219014). Ausgeschiedene Personen und erloschene Unterschriften: Schmutz, Daniel, von Bösingen, in Davos, Präsident, mit Einzelunterschrift. Eingetragene Personen neu oder mutierend: Riedi, Thomas, von Ilanz/Glion, in Saas, Präsident, mit Einzelunterschrift [bisher: von Castrisch, Mitglied, mit Einzelunterschrift]; Riedi, Andrea, von Ilanz/Glion, in Klosters-Serneus, Mitglied, mit Einzelunterschrift.

Quelle: Schweizerisches Handelsamtsblatt (SHAB). So lesen Sie eine SHAB-Publikation. So rufen Sie diese Meldungen über die SHAB-API ab.

1 Diese Angabe wurde durch maschinelles Lernen geschätzt und kann Fehler enthalten.