配送车辆安全规章制度（精选7篇）

配送车辆安全规章制度 第1篇

第一章、总则

第一条、目的

为了完善商品配送，加强配送环节管理，提高配送效率，使公司的配送环节高效、快捷、灵活，特制定本制度，

第二条、原则

安全行驶、提高效能、注重配合

第三条、适用范围

本制度适用于品尚公司市场部、品尚事业部之相关人员

第二章、细则

第四条、配送车管理

一、物流车辆上班期间由物流中心仓库主管进行调配、指挥，主要责任是对公司的各分店商品进、退、换货进行运输。

二、每天9点前或仓库主管要求的时间，司机必须准时出车，如有特殊情况必须向物流中心仓库主管说明原因。

三、物流司机必须对物流中心仓出的货核单清点签字，如有误直接指出改单。如未提出所造成的损失由物流司机负责。

四、物流司机到达各分店，所有的货由物流司机搬运到店门口，由店内员工清点签字。对于退换回物流仓的货物物流司机按《退货单》清点签字装上车。所有的商品必须做到帐单相符，对于签出字途中的货物短少由物流司机负责赔偿。

五、物流司机从分店退换货回送仓库时，仓库管理员必须检查司机送达的货单是否相符，核对无误签字方可入库签字后造成的短缺由物流中心仓负责赔偿。

六、配送车在运转过程中如果有发生车辆异常或出现车祸，不能行驶，则司机需要立刻通知市场部经理车辆情况，并立刻进行后续处理，争取车辆能提早投入使用。

七、司机驾驶车辆时，应该遵守交通规则，开车时应该全神贯注，不可疲劳驾驶、酒后驾驶、。驾驶车辆时，不可以做同其他人聊天或接电话等不利于安全驾驶的的活动。如果在工作中出现违章等所产生的费用，公司与司机各承担50%的费用。

八、司机负责拟订车辆的维护、保养，维修的年度计划，按计划的.对车辆进行维护、保养，维修。在进行前应该通知经理，经理同意后方可在公司指定的维修点进行。在维修、保养维护中的费用报经理审核，副总签报。

九、司机每日行驶前必须检查外观、油漆、玻璃、车灯、水箱、刹车系统、轮胎、水、油、皮带等是否有损坏或刮伤，如果发现第一时间通知经理，到现场核对检查。如果有影响安全的异常，则必须安全隐患排除后方可行使。

配送车辆安全规章制度 第2篇

车辆日常检查主要内容是坚持“三检”、“四清”和防止“四漏”。

坚持“三检”是坚持出车前、行车中和收车后的检查，检查车辆有无异常，各种机件的连接是否紧固、可靠。

坚持“四清”是指机油、空气和燃油滤清器及蓄电池的清洁。防止“四漏”是防止漏水、漏油、漏气和漏电。出车前的检查 检查散热器是否缺水 2 检查机油是否符合规定 3 检查燃油量是否充足 检查轮胎气压是否符合规定 启动发动机，察听有无异响，仪表工作是否正常 6 检查灯光，后视镜等装备是否齐全有效 检查乘坐、装载情况是否安全可靠，符合规定 行驶中的观察 观察仪表、灯光等工作情况是否正常.2 察听发动机轮胎和底盘有无异响 3 注意转向、制动装置是否灵活有效 途中行车时的检查 检查轮胎外表，气压及紧固情况 2 检查有无漏油、漏水、漏气现象 3 检查操纵及连接部位是否牢固可靠 收车后的检查 打扫车辆卫生 检查燃油、润滑油、制动液是否缺少 3 检查轮胎并清除胎纹中的异物 4 检查操纵，连接机构的紧固情况 落实相应的安全措施，锁好车门、车窗，按规定车位停放好车

配送车辆路径优化问题算法研究 第3篇

配送车辆路径安排问题 (VRPVehicle Routing Problem) 是由Dantzig和Ramser于1959年提出的一个典型的组合优化问题, 是交通运输和物流配送领域的一个核心问题。即由多辆车将货物从一个或多个仓库送到多个地理上分散的客户, 如何安排车辆及其行驶路线使总的配送费用最小。

车辆路径问题的一般描述为:有一个中心仓库, 拥有K辆车, 容量为q, 有L个客户点, 其需求为gi (i=1, 2, , L) , 且giq, 顶点集为V={1, 2, , L}, 求满足货运需求的总最短行车路线。

根据不同的约束, VRP有多种不同类型, 从上述描述中可知, 该问题是车辆数固定的单车场单车型非满载车辆路径问题。用cij表示从点i到点j的运输成本, 其含义可以是距离、费用及时间等, 设配送中心编码为0, 客户编码为1, 2, , L, 定义变量

建立数学模型

Xijk=0或1 i, j=1, 2, ......, L;k=1, 2, ......, K式 (6)

yik=0或1 i=1, 2, ......, L;k=1, 2, ......, K式 (7)

其中, 目标式 (1) 保证了总成本Z最小;式 (2) 为车辆的容量约束;式 (3) 保证了每个客户点的运输任务仅由一辆车来完成, 而所有的运输人物则由K辆车共同完成;式 (4) 和 (5) 保证每个客户能且只能被一辆车服务一次。

车辆路径问题流程图可以表示如下:

二、VRP问题分类

对VRP的研究重点不同, 分类方式不同: (1) 按任务持征分类:装货问题, 卸货问题, 装卸混合问题; (2) 按任务性质分类:对弧服务问题, 对点服务问题, 混合服务问题; (3) 按车辆载货状况分类:满载问题, 非满载问题; (4) 按车场数目分类:单车场问题, 多车场问题; (5) 按车辆类型分类:单车型问题, 多车型问题; (6) 按车辆对车场的所属关系分类:车辆开放问题, 车辆封闭问题; (7) 按已知信息的特征分类:有确定性VRP和不确定性VRP; (8) 按约束条件分类:带能力约束的CVRP, 带时间距离约束的DVRP和带时间窗口的VRPTW; (9) 按需求是否可切分分类:可切分的VRP, 不可切分的VRP; (10) 按优化目标数分类:单日标问题, 多目标问题。

在实际应用中VRP一般可以分为以下几类: (1) 带容量约束的车辆路径问题 (Capacitated VRP, CVRP) ; (2) 时间窗约束的VRP (VRPwith Timewindows, VRPTW) ; (3) 周期性配送的VRP (Periodic VRP, PVRP) (4) 由多个仓库向顾客提供服务的VPR (Multiple Depot VRP, MDVRP) ; (5) 开放式车辆路径问题 (Open Vehicle Routing Problem) (6) 随机需求车辆路径问题 (VRPwith Stochastic Demand, VRPSD) ; (7) 客户有物资需要回收的VRP (VRPwith Pick-Upand Delivering, VRPPD) 。

三、VRP算法研究

由于VRP对节约物流成本、提高物流系统效率有重要的意义, 该问题的求解算法一直是物流和算法研究领域的一个热点问题。目前学术界对于车辆路径问题的求解方法非常多, 但基本上可以分为精确算法和启发式算法两大类。

(一) 精确算法

常用的精确算法主要有分枝定界法、割平面法、动态规划法、网络流算法、线性搜索技术、拉格朗日分解法、列生成方法、K-树方法等。精确算法可以求解小规模VRP的最优解, 但问题规模增大时, 精确算法很难在允许的时间范围内求得满意解, 其应用范围很有限。近年来试图使用精确算法求解VRP的研究也不多。

(二) 启发式算法

采用启发式算法研究车辆路径配送问题可分为三个阶段:构造启发式算法阶段、两阶段启发式算法阶段以及智能化启发式算法阶段。

1. 构造启发式算法

构造启发式算法在求解VRP问题时通常是从初始解出发, 以邻域搜索的方式实现解的改进, 并在较短的时间内获得一个可以接受的解。代表性的主要有:

(1) 节约算法。1964年由Clarke和Wright提出, 用以解决车辆数不固定的VRP问题。该算法按节约值从大到小构造路径, 在车辆容量限制下, 求出最优路径。该算法运算速度快, 小规模优化结果与最优解很接近, 但随着规模加大, 优化结果不理想。

(2) 最邻近法。1977年由Rosenkrantz等人提出, 算法以配送中心为起始点, 搜索距中心最近的、未访问的节点作为下一个节点, 在不超出容量限制的情况下重复步骤, 达到容量限制后结束该条线路, 继续寻找其他新的线路, 直到将所有的节点都访问过。该法操作简单, 得到初始解较快, 但容易陷入局部最优。

(3) 插入法。1976年由Mole等人提出, 1983年Solomon将此方法应用于求解VRPTW问题。最近插入法的算法流程与最邻近法基本相似。用最近插入法求得的解比最邻近法求得的解更优, 但计算量耗费很大。

(4) 扫描法。它是一种逐次逼近法, 最初由Gillett和Miller提出。它假设车辆的路线位于一个几何平面上, 以起始点 (配送中心) 为原点建立极坐标系, 然后从最小角度的两个节点开始建立一个组并按逆时针方向将客户逐个加入到组中, 直到各节点需求总量超出了车辆的载重定额, 继续建立其他的组, 直到所有节点都加入到组中。扫描法求解VRP问题, 未必求得问题的最优解, 但能求得满意解。

2. 两阶段启发式算法

Christofides等于1979年提出了两阶段启发式算法, 以改进构造算法求解的不足。该算法第一阶段常用构造启发式算法来求得可行解, 第二阶段常用Insertmethod、2-exchange、2-swap、2-OPT、3-OPT等改善技术, 通过对点的调整, 向最优目标靠近, 每一步都产生新的可行解以代替原来的解, 使目标函数得以改进, 一直继续到不能再改进目标函数为止。

目前对于这类算法的研究有:Kim等建立了一个基于聚类的启发式算法, 该算法考虑了驾驶员的休息时间。首先估算所需的车辆数, 并对客户按位置聚类, 其次对每类客户使用扩展的插入算法求解。Nagy等考虑了配送和收集可并行的混合收集配送情况, 构造了一个新的启发式算法。算法通过构造路径然后使用路径反向、2-opt、3-opt和路径再插入等方法进行优化。Zhong等提出了一种称为sectionplanning的改进可行解的启发式策略, 构造了一个两阶段启发式算法。算法通过插入新路径获得可行解, 然后重新安排路径中的客户来减少路径长度。

3. 智能化启发式算法

20世纪90年代以来, 许多学者利用人工智能的优越性, 构造了基于人工智能的启发式算法 (智能化启发式算法) 。智能化启发式算法包括:

(1) 禁忌搜索算法。它是模拟人的思维的一种智能搜索算法, 即人们对已搜索的地方不会立即去搜索, 而去对其它地方进行搜索, 若没有找到, 可再搜索已去过的地方。禁忌搜索最重要的思想是:标记对应已搜索到的局部最优解的一些对象, 并在进一步的迭代搜索中尽量避开这些对象 (而不是绝对禁止循环) , 从而保证对不同的有效搜索途径的搜索。用禁忌搜索算法求解VRP问题, 虽然能保证对不同的有效搜索途径的探索, 但由于涉及复杂的邻域转换和求解策略, 在实际中不易实现。

目前使用禁忌搜索算法求解VRP的研究主要有四个方向:初始解的构造;邻域结构及邻域操作方法设计;候选集合的确定方法;构造混合禁忌搜索算法。

钟石泉等同时构造多个初始解, 设计了局部禁忌表和全局禁忌表两种禁忌表以扩大搜索邻域的范围。Brandáo使用开放初始解和K-树初始解两种方法产生初始解。符卓在当前解对应的路径内或两条路径间采用顶点重新分配、顶点交换、2-opt和“尾巴”交换的等多种邻域变换方法。钟石泉, 杜纲等又运用禁忌算法对紧急车辆调度系统进行了研究, 算法基于实数编码, 应用GENI插入法产生初始解和进行邻域操作, 设计了三种邻域, 利用容量约束控制单条路径配送点数, 采用惩罚函数处理时间窗约束, 通过设计虚拟车场等方法实现了车辆的紧急调度。

Montané等首先使用分区-路径规划方法构造启发式算法产生初始解。然后采用重新分配、交换、交叉操作和2-opt四种邻域操作, 使用前三者以及三者的组合实现路径间的结点交换, 使用2-opt实现路径优化, 以此构造了一个求解VRPPD的禁忌搜索算法。

Ho等总是选择距离最后加入路径的客户最近且满足约束的客户加入路径以产生初始解。采用结点再分配、结点分裂、结点交换和2-opt等邻域操作, 并通过不断将一条路径上的顶点加入其它路径的方法, 来减少车辆的使用 (节约路径) 。通过合并分裂顶点来减少为一个顶点服务的车辆数。以此构造了一个求解分离配送VRP算法。李松等通过车辆一任务分配结构的划分, 将大规模问题拆分成可并行计算的若干小规模问题, 提出了一种求解车辆路径问题的混合禁忌搜索算法, 可有效减少计算时间。

(2) 拟退火法。模拟退火法最初由Metropolis于1953年提出, 在80年代发展起来的一种用于求解大规模优化问题的基于热力学原理的随机搜索算法。它以优化问题求解过程与物理系统退火过程之间的相似性为基础, 利用Metropolis准则并适当地控制温度的下降过程实现模拟退火, 从而达到求解全局优化问题的目的。模拟退火算法适合大规模的需求固定或者随机需求的VRP问题。在实际应用中, 能在限制的时间内通过多次重复执行模拟退火法求出近似最优解。

单独使用模拟退火算法求解VRP的研究不多, 而主要使用模拟退火算法结合其它局部搜索算法构造混合算法。郎茂祥提出了基于客户直接排列的解的表示方法, 以此为基础给出一个求解VRPPD的模拟退火算法。算法对不可行解引入惩罚权重, 采用两交换法邻域操作和相同比率的降温策略。Tavakkoli-Moghaddam等提出一个基于最近邻域的启发式搜索算法:算法对于每一条路径, 随机产生一个未提供服务的顶点, 并将一个具有最大容量的车辆分配给该条路径, 然后搜索这个顶点的最近邻域, 并将其加入该路径, 直到容量和时间限制不再满足, 最后更新被分配车辆的容量。使用该启发式算法产生初始解, 然后使用1-opt和2-opt方法获得可行解的邻域, 以此构造一个混合模拟退火算法求解VRP。

(3) 神经网络算法。神经网络模型由Mc Culloch和Pitts于1943年提出, 模型主要是利用神经网络中神经元的协同并行计算能力来构造的优化算法。它将实际问题映射到一个神经网络上, 通过网络的动力学方程自动演化到网络的平衡态, 自动搜索到局部最优解。神经网络算法求解VRP问题规范、快速, 但可能会导致网络最终收敛于局部极小解, 另外, 参数鲁棒性较差。

王德东, 郑丕谔使用混沌神经网络算法, 对一类随机需求服从泊松分布VRP问题进行了求解, 得出该算法具有很强的避免陷入局部极小点的能力和较强的全局搜索能力。冯国莉, 杨晓冬利用Hopfield神经网络, 结合电子地图和交通路况的一些人为因素 (禁行、单行道等) , 提出了车辆行驶接近最优路径的算法和参数的学习方法。

(4) 遗传算法。遗传算法最初由John Holland于20世纪60年代首先研究。该法借鉴自然选择和自然进化的远离, 模拟生物在自然界中的进化过程所形成的一种优化求解方法。当同一级配送节点分支耗费相同, 则分别参与下一步迭代, 并由后续步骤逐渐淘汰, 最终确定最优配送路线;当同一级配送节点分支的耗费不同, 则由耗费少的配送分支继续迭代, 但还必须参与后续淘汰步骤, 直至迭代结束, 得到最优配送路线。遗传算法具有良好的鲁棒性、灵活性、通用性, 特别适合于大规模VRP问题的求解;但不能保证最大概率收敛到全局最优解。

目前使用遗传算法求解VRP的研究比较多, 研究方法主要集中在以下方面:提出新的编码方案;设计新的遗传因子;构造混合遗传算法。

邹彤就VRPTW问题提出一种基于客户的编码方案, 实现路径长度和车辆数的同时优化;贺竹磬等建立了具有时间窗约束与物流成本最小的车辆路径混合整数非线性模型, 设计了自然数插值编码的遗传算法对模型进行求解, 实现了动态交通下物流配送成本及服务水平的优化。Hwang HS设计新的遗传算子来增强遗传算法的寻优性能, 宋伟刚也通过采用一种有效的改进交叉算子, 最大程度的保留了父代的优良特性并增强了算法的寻优能力;戴树贵针对具有容量限制的车辆路径安排问题设计了带有交叉规则和选择策略的高效混合遗传算法。李彦来, 孙会君等构造了模糊模拟遗传算法, 有效的求解不确定的模糊机会约束问题, 具有良好的寻优能力。Alba E, Dorronsoro B改进了遗传算法的通用框架, 设计出了新的遗传算法。

(5) 蚁群算法。蚁群算法是Dorigo提出的一种基于群体仿生的智能优化算法, 属于元启发算法。基本思想是利用人工蚁按照人工信息素分布的概率选择下一到达的可行点, 在所有蚂蚁完成一次爬行后, 进行全局信息素的更新以反映蚂蚁搜索的效果。接着蚂蚁再次出发继续按以上规律爬行搜索直至问题收敛或出现停止条件。该算法在求解VRP问题方面有良好效果, 但存在计算时间较长、容易陷入局部最优等问题。

当前利用蚁群算法研究VRP问题主要集中在以下几方面:信息素的更新方法;下一结点的选择方法;对可行解进行局部优化以提高收敛速度。

刘志硕等针对车辆路径问题, 通过引入解“均匀度”概念来决定每次选择路径的概率以及信息素更新的策略, 引入“选择窗口”概念来确定搜索范围, 引入“吸引力”概念设计了信息素动态更新策略, 构造了一种具有自适应功能的蚁群算法。崔雪丽使用2-opt方法改进每只蚂蚁的回路, 构造了一个求解VRP的蚁群算法, 并针对特定问题讨论了相关参数的设置;Bell通过在已找到的可行解中引入2-opt等局部优化策略, 并使用候选列表 (存放离当前结点最近的结点) 指导从某个结点开始的搜索的方法, 构造了一个求解VRP的蚁群算法。于文莉将遗传算法和蚁群算法这两种算法结合起来, 对陷入局部的解进行蚁传变异, 跳出局部范围, 可以有效地求得问题的最优解或近似最优解。Reimann将大规模VRP分解成若干个子VRP, 并构造了一个分解蚁群算法。算法基于信息素矩阵引入了魅力表 (Attractivenesslist) (存放所有可行组合的期望值) , 并以此来指导从一个顶点开始的路径选择。在所有蚂蚁找到可行解尚未更新信息素时, 使用交换和2-opt优化策略改进可行解。万旭等将路径上的信息素限制在一定范围内, 只采用精英蚂蚁来更新信息素, 并对优于上代解的本代解给予激励, 对劣于上代解的本代解给予惩罚。在所有的蚂蚁已经构造完解, 但信息素还未更新之前对每代最好解采用2-opt进行局部优化。

(6) 粒子群算法。粒子群算法PSO (Particle Swarm Optimization) 是一种基于群智能方法的进化计算技术, 由Kennedy和Eberhart于1995年提出。该算法源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群算法同遗传算法类似, 它是一种基于群体 (Populatinn) 的优化工具。系统初始化为一组随机解, 通过迭代搜寻最优值。用PSO算法求解VRP问题, 收敛速度快、依赖的经验参数少、简便易行。但也存在易于陷入局部最优的缺陷。

吴勇, 叶春明等为提高算法的收敛速度, 在每个粒子群中嵌入了记忆功能, 并对两个种群采用了两种不同的初始化方法, 提出求解带时间窗车辆路径问题的多群并行的粒子群算法。王芳设计了一种求解随机需求车辆路径问题的改进的粒子群优化 (PSO) 算法。在算法后期将变异算子引入PSO算法, 克服了基本PSO算法易陷入局部最优的缺点。

还有很多学者基于粒子群算法研究混合两种以上方法的混合粒子群算法。比如安伟刚在粒子群算法中引入了单纯形算法, 该混合算法能增强粒子群算法的局部搜索能力, 提高了算法的鲁棒性能。Russell使用分散搜索算法 (通过组合参考集中的不同解以获得更好解, 参考集中的解可以相互影响并交换信息) 求解VRPTW, 同时基于公共弧方法和最优化的集合覆盖方法, 考查了规模等参考集参数的设计。张雪东提出了基于遗传算法思想的混合粒子群算法和结合禁忌搜索的混合粒子群算法, 通过对基准测试例子的测试验证了这两种混合粒子群算法能有效的求解调度问题。

(7) 免疫算法。近年来一些学者借鉴了免疫系统的自组织学习、自适应调节的特点, 提出了用免疫算法求解VRP问题。算法中模拟了生物免疫系统对外来抗原的排除, 把抗原对应于待求解问题, 抗体对应于问题的一个解。

Prins构造了一个求解VRP的进化算法。樊建华构造了一种新的编码方式, 在减少编码长度的基础上能够提高算法的运行效率, 通过免疫记忆库的设计以及抗体之间浓度的促进和抑制机制, 可实现解的多样性, 避免收敛于局部最优解。张海刚后又采用一种改进的信息熵计算方法、交叉和变异概率的自适应机制, 构造一个改进的免疫算法来求解VSPHTW。

也有学者提出免疫克隆算法, 该法能快速收敛于全局最优解, 克服了遗传算法中易陷入局部最优解和收敛速度慢的缺点, 可有效地解决物流配送车辆路径优化问题。

四、结论

车辆路径安排对于提高物流配送效率、节约物流成本有非常重要的作用, 随着VRP规模的扩大, 精确算法研究意义不大。启发式算法, 特别是多种算法相结合的智能化启发式算法, 将是未来求解车辆路径问题的主要方法。

参考文献

[1]Kim B I, Kim S B, Sahoo S Waste collection vehicle routingproblem with time windows[J].Computers&Operations Re-search, 2006, (33) .

[2]Zhong Y J, Cole M H.A vehicle routing problem with back-hauls and time windows:a guided local search solution[J].Transportation Research, 2005, (41) .

[3]钟石泉.多车场有时间窗的多车型车辆调度及其禁忌算法研究[J].运筹学报, 2005 (, 4) .

配送车辆安全规章制度 第4篇

环卫车辆车辆安全管理制度 第5篇

为了加强和落实安全生产，预防和减少安全生产事故，保障人民生命和国家财产的安全，更好地完成各项生产任务，特制定环卫车辆安全操作制度。

1、必须遵守交通法规，接受交通民警的指挥和检查，积极参加交通安全委员会的安全会和交通宣传等活动。

2、不准酒后驾车、强行超车和违章超速行驶。

3、认真执行车辆“三检”制度，做好设备的维修、保养，不得带病运行。

4、车辆在通过铁道口和交叉路口时，必须做到“一慢、二看、三通过”。

5、车辆在加油时，不允许打手机，不准吸烟和明火出现。

6、做到文明操作、礼貌待人。

7、加强冬季和雨季的安全教育。

8、不允许在工作间内吸烟、点燃明火及往中转箱中丢带火的烟头，无关人员禁止操作机械设备，外来人员禁止进入工作现场。

9、定期检查配电箱、操作开关，用电线路的设施、设备等其它用具，设备是否漏点。

车辆三检制度

出车前检查

1、检查燃油、机油、冷却水是否加满，有无渗漏现象。

2、检查液压部分升降是否正常。

3、检查方向、制动、喇叭、轮胎、雨刮器是否正常。

4、检查随车工具、辅助配件是否带齐。

行驶中注意

1、行驶途中，注意各仪表、发动机和底盘各部的工作状态是否正常。

2、中途适当停车检查传动轴、轮胎、钢板、转向和制动装置的状态是否正常。

3、检查装载的物品是否合理、安全可靠。

收车后检查

1、冲刷车辆，车上垃圾及时清除。

2、加添燃油、机油、液压油、冷却水，并根据需要润滑各注油点。

3、检查风扇皮带和空气压缩机皮带松紧度。

4、排除储气筒内的分离水和凝结物。

5、排除故障，使车辆达到出车标准。

6、检查整理随车工具。

车辆管理制度

1、车辆管理按照“统一”的原则，全部车辆要建立台帐。

2、车辆外借时，必须经负责人同意，方准出车。

3、车辆驾驶员，任何时间不准出私车，有事必须提前请示领导，如发现未经领导同意私自出车的驾驶员，按照奖罚规定处理。

4、车辆驾驶员，定车定人，未经领导同意不准外借他人驾驶、串开车辆。

汽车队设备维修、保养制度

为了使车辆经常保持良好的技术状态，贯彻预防为主，强制维修、保养的方针，防止意外事故的发生，特制定车辆维修、保养制度。

1、车辆司机必须经常对所操作的设备进行例行维修、保养，完成操作供应知的设备维修、保养知识。

2、车辆司机维修、保养设备，必须做好记录，对维修、保养的部位、技术和质量负全部责任。

3、设备维修、保养需要更换配件或总成时，必须以旧换新，经指定人员鉴定后方可领取或购买，因操作不当或违章作业造成的损坏要根据情节，按奖罚规定处理。

4、设备维修、保养分定期和不定期，定期是入冬前、开春后和季度，不定期由车辆司机临时安排。

5、车辆由专人操作，未经允许其他人员不得操作，设备发生故障时，要及时排除，不得带病运行。

车辆安全管理规章制度 第6篇

为了严格管理车辆，合理使用车辆，节约费用开支，最大限度地发挥车辆的使用效益，以适应公司公务用车的需要。

适用范围：

本制度适用于由公司负责管理的所有车辆。

职责：

1、认真贯彻执行国家和上级关于交通安全的方针、政策和法规，模范遵守公司《车辆管理制度》，严于律己，以身作则，并组织具体实施和检查。

2、负责公司车辆的养路费、车辆使用税和保险费缴交办理等工作。

3、负责每月召开公司驾驶员安全例会，及时发现和消除安全隐患，健全驾驶员安全技术档案，交通事故及机损事故记录，车辆行驶里程记录及维修档案，及时填写各类报表。

4、负责核实驾驶员报销费用，按照上传下达的车辆预算费用指标严格控制车辆使用费用。

5、贯彻执行交通管理部门和上级有关单位下达的车辆技术管理的方针、政策、规章制度，负责贯彻、传达交通管理部门及上级有关文件精神。

6、每月组织驾驶员进行安全学习和职业道德教育，提高驾驶员安全意识和思想素质。

7、负责建立健全车辆安全技术档案，完成公司车辆安全考核指标。

负责组织对车辆进行不定期的安全检查，开展驾驶员安全培训，保持车辆性能良好，消除事故隐患。

8、爱护车辆，遵守劳动纪律，服从调度，牢固树立安全行车的观念，严格遵守交通安全法规，提供文明、礼貌、安全行车服务。

9、树立良好的职业道德和服务意识，自觉做到勤检查、勤保养，保持车容整洁,保持车况良好，发现故障要及时汇报和排除，不开带“病”车。

10、积极参加安全教育活动，严格遵守公司各项规章制度，认真做好停放车辆的防盗防抢防破坏措施。

11、车辆发生交通意外或事故时，应保护现场，等候交警部门处理，并通知车管员和单位领导。

12、未经公司分管领导的批准，不得把车辆交给非专职驾驶员驾驶。每次出车认真填写《车辆行驶记录表》。

13、车辆只能在公司指定加油站加油，因工作需要购买燃油的，必须经车辆管理员同意。

14、驾驶员在交接车辆时，必须检查各自的车辆情况，发现问题及时报告车辆管理员，否则发现损坏由当值驾驶员承担。

15、严禁无证驾驶车辆和私自出车,违者将给予开除处分。

16、调派车辆往辖区路段以外地区办事的，必须经公司分管领导批准。

车辆行驶安全制度 第7篇

车辆行驶安全制度

第一条安全生产和道路运输相关法律法规的有关规定，坚决禁止违章违法驾驶行为，确保行车安全。

第二条认真做好出车前、行驶中、收车后的三检工作，发现故障、隐患、必须就地整改、严禁带“病”继续行驶。

第三条坚持遵章守纪，按规定行驶。对违章而发生事故的，要严格追究促使者的相关法律责任。驾驶员在安全无保障的情况下，不得冒险行驶。

第四条驾驶员，一次连续驾驶时间不得超过4小时，24小时内累计驾驶时间不得超过8小时。

第五条驾驶员除严格遵守《道路交通安全法实施条例》外，还应在行驶中做到：

（1）不准违规冒险行驶冰雪路；

（2）不准盲目通过漫水桥、路；

（3）不准违规超车、让车不让速开“英雄车”、“赌气车”；

（4）不准在大雾或视线不清的情况下冒险行驶；

第六条车辆在行驶中应做到情况不明、视线不良慢；起步、会车、让车、倒车、停车慢；通过交叉路口、狭路桥梁、弯道、险坡、车站、装卸场地、繁华地区，以及雨、雾、雪、夜、施工路段慢。

第七条车辆行驶中做到“五掌握”：掌握车辆技术状况；掌握道路变化情况；掌握地形变化；掌握车辆、行人动态；掌握气候变化规律。