Arcos Transporte de Cargas

Ativa

Arcos Transporte de Cargas Ltda

CNPJ 09.547.937/0001-56
18 anos desde 18/03/2008
Matriz
60 mil capital
Micro Empresa
Sociedade Empresária Limitada
ARCOS/MG

49.30-2-02 Transporte rodoviário de carga, exceto produtos perigosos e mudanças, intermunicipal, interestadual e internacional

Endereco

PROFESSORA TEREZINHA FIGUEIREDO CUNHA, 1055 - SALA 01

SAO PEDRO

ARCOS / MG

CEP: 35588-000

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Contato

Telefone: (31) 3671-4200
E-mail: [email protected]

Dados de origem pública (Receita Federal). Saiba mais em /dados-publicos.

Atividades Econômicas (CNAE)

Atividade Principal

49.30-2-02 Transporte rodoviário de carga, exceto produtos perigosos e mudanças, intermunicipal, interestadual e internacional

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Quadro Societario (12)

Nome	CPF/CNPJ	Qualificacao	Entrada
GISELE CRISTINA SILVA GUNDIN	***	Sócio	2019-11-20
MARIA LUIZA MAGNANI OTAVIANO CAMILOZZI	***	Sócio	2019-11-20
SANDRA MARIA DUTRA CAMILOSI	***	Sócio	2021-04-27
MARCELO COLARES DE QUEIROZ	***	Sócio	2021-04-27
RODRIGO MAGNANI DE SOUZA OTAVIANO	***	Sócio	2021-12-06
ALINE MARIA CORREIA ARANTES	***	Sócio	2021-04-27
ALESSANDRO CAMPOS ARANTES	***	Sócio	2009-10-08
ANA MARIA CAMPOS ARANTES	***	Sócio	2009-10-08
ANTONIO PAULO CAMILLOZZI	***	Sócio	2019-07-11
LEONARDO MAGNANI OTAVIANO	***	Sócio-Administrador	2019-07-11
LUIZ EDUARDO OTAVIANO	***	Sócio	2019-07-11
MARIA TEIXEIRA BORGES	***	Sócio	2019-07-11

Distribuição etária dos sócios

41–50

51–60

71–80

12 de 12 sócios com faixa etária informada

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RODRIGO MAGNANI DE SOUZA OTAVIANO - Sócio

abr./2021

Entrada de 3 socios

SANDRA MARIA DUTRA CAMILOSI, MARCELO COLARES DE QUEIROZ e mais 1 - Sócio

nov./2019

Entrada de 2 socios

GISELE CRISTINA SILVA GUNDIN, MARIA LUIZA MAGNANI OTAVIANO CAMILOZZI - Sócio

jul./2019

Entrada de 4 socios

ANTONIO PAULO CAMILLOZZI, LEONARDO MAGNANI OTAVIANO e mais 2 - Sócio, Sócio-Administrador

out./2009

Entrada de 2 socios

ALESSANDRO CAMPOS ARANTES, ANA MARIA CAMPOS ARANTES - Sócio

mar./2008

Empresa aberta

Capital inicial: R$ 60.000,00

Análise Preditiva

Modelos preditivos baseados em machine learning — risco financeiro, fiscal, encerramento e chances de recuperação

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Estimativas estatísticas baseadas em dados públicos — não constituem rating de crédito ou avaliação individualizada.

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