Hyto Energy utilizza la manutenzione predittiva basata sull'AI per migliorare l'affidabilità di elettrolizzatori, celle a combustibile e sistemi di stoccaggio. I modelli di apprendimento automatico analizzano dati storici sulle prestazioni e input in tempo reale provenienti da sensori per prevedere guasti ai componenti. Ad esempio, l'AI può prevedere il degrado della membrana negli elettrolizzatori PEM o la riduzione dell'efficacia del catalizzatore nelle celle a combustibile, generando avvisi di manutenzione prima che si verifichino guasti critici. Questo approccio proattivo riduce i tempi di inattività e prolunga la vita utile dell'equipaggiamento. Le soluzioni di Hyto per la manutenzione predittiva sono particolarmente utili in sistemi remoti/fuori rete, dove interventi tempestivi sono difficili da pianificare. Per programmi di manutenzione basati sull'AI adatti alla tua infrastruttura per l'idrogeno, contatta il nostro reparto assistenza.