CustomerWise助力博瑞特股份构建企业运维管理平台

博瑞特股份选择TechExcel的CustomerWise解决方案,构建企业运维管理平台,以提升客服质量和员工效率。该平台涵盖客服管理、服务台、事件、问题和工时管理,旨在支持企业运营和项目管理。TechExcel以其高度自定义配置能力,帮助博瑞特实现灵活高效的运维管理,为企业的未来发展提供强大支撑。

2014年1月,北京——近日,TechExcel喜签北京博瑞特自动计量系统股份有限公司(以下简称“博瑞特股份”),采用TechExcel CustomerWise企业运营管理解决方案,构建完整的综合运维管理平台,多角度支持企业运营及项目管理业务,同时提升客服质量,提高员工工作效率。

北京博瑞特自动计量系统股份有限公司是目前最领先的、最典型的“物联网”技术与产品在石油仓储领域应用的专业服务商,主要产品包括集团总部类系统产品、油库系统集成类产品、加油站运营管理类系统产品及仪表设备类产品等四大项一百多种软、硬件和系统集成类产品。

随着博瑞特股份设备和产品线越来越丰富,业务越来越依赖于灵活稳定的系统运行;而且客户对售后服务品质也提出了更高的要求。博瑞特股份希望寻求一款灵活强大的企业运维管理软件,来建立完整的运维管理平台。为此,博瑞特公司调研了市场上众多类型的CRM工具,并做了详细的对比评估,从工具的成熟度、易用性、完整性以及整体保有成本等多方面进行了细致分析,经过对5款CRM工具近3个月左右的评估后最终选定TechExcel公司的CustomerWise工具作为实践平台。

TechExcel CustomerWise产品以企业需求为起点构建业务蓝图,从客服管理、服务台与事件管理、问题管理、工时管理等方面出发,多角度支持企业运营及项目管理业务,并且CustomerWise具有高度自定义配置能力,系统无需二次开发,快速上线,随时调整。

此次,TechExcel与博瑞特股份成功携手,定能助力博瑞特股份实现客服管理以及员工工时绩效管理,继而实现企业整体的运维管理。相信CustomerWise系统上线后,将为博瑞特股份搭建起一个优秀的运维管理平台,为其管理插上信息化的腾飞之翼,同时对博瑞特股份未来的经营发展提供强有力的支撑!

关于博瑞特股份
 
北京博瑞特自动计量系统股份有限公司是一家专注于石油仓储行业提供集咨询、设计、研发、实施、服务于一体的信息化综合服务解决方案提供商。是目前最领先的、最典型的“物联网”技术与产品在石油仓储领域应用的专业服务商,主要产品包括集团总部类系统产品、油库系统集成类产品、加油站运营管理类系统产品及仪表设备类产品等四大项一百多种软、硬件和系统集成类产品。累计取得2项发明专利,17项实用新型专利和6项软件著作权。
 

关于TechExcel 公司

TechExcel公司是世界领先的应用生命周期管理(ALM)、IT服务管理(ITSM)和客户关系管理(CRM)解决方案提供商,倡导"以知识为核心"的管理理念,以高度灵活配置能力的软件产品为优势,助力企业实现产品研发与服务支持间的畅通与高效,通过成熟的管理实践,实现企业战略目标。

TechExcel 公司1995 年成立于美国加州Lafayette,目前公司的研发、营销、服务及伙伴网络已遍及世界五大洲,产品已成功实践于全球43个国家和地区2000多家客户,并涵盖全球500强企业的30%。客户行业覆盖金融/银行、游戏开发、软件和IT服务、制造业、教育、医疗、通信、工程、物流、国防等众多领域。

了解更多,请访问www.techexcel.com.cn或致电400-826-1113。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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