Hyto Energy emplea algoritmos avanzados de inteligencia artificial para la detección predictiva de fallos en electrolizadores alcalinos y PEM. Modelos de aprendizaje automático analizan datos de sensores (voltaje, temperatura, caudal) para identificar anomalías que indiquen degradación de la membrana, corrosión de electrodos o desequilibrios en el electrolito. Por ejemplo, herramientas de diagnóstico basadas en IA pueden detectar signos tempranos de fatiga en membranas PEM o fugas en celdas alcalinas, permitiendo mantenimiento proactivo y reduciendo tiempos de inactividad. El equipo de ingeniería de la empresa colabora con socios para implementar técnicas de umbral adaptativo y detección de anomalías, asegurando una fiabilidad robusta en sistemas de producción de hidrógeno a gran escala. Para obtener especificaciones técnicas detalladas o integración del sistema de diagnóstico, contacte con nuestros expertos técnicos.