Hyto Energy ນຳໃຊ້ AI ການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດການເພື່ອປັບປຸງຄວາມເຊື່ອຖືໄດ້ຂອງເຄື່ອງໄດ້ແຍກນ້ຳ, ເຊວພະລັງງານເຊື້ອໄຟ ແລະ ລະບົບການເກັບຮັກສາ. ລະບົບແບບຈຳລອງການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈະວິເຄາະຂໍ້ມູນປະຕິບັດຕົວຈິງໃນອະດີດ ແລະ ຂໍ້ມູນທີ່ສົ່ງສັນຍານມາໃນເວລາຈິງ ເພື່ອຄາດການການຜິດພາດຂອງອົງປະກອບ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: AI ສາມາດຄາດການການເສື່ອມໂຊມຂອງແຜ່ນແຍກ (membrane) ໃນເຄື່ອງໄດ້ແຍກນ້ຳແບບ PEM ຫຼື ການເສື່ອມຂອງຕົວເຮັດໃຫ້ເກີດປະຕິກິລິຍາ (catalyst) ໃນເຊວພະລັງງານເຊື້ອໄຟ ແລ້ວເຮັດໃຫ້ເກີດການເຕືອນກ່ອນທີ່ຈະເກີດຄວາມຜິດພາດທີ່ຮ້າຍແຮງ. ວິທີການແບບນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການຢຸດເຊົາການເຮັດວຽກ ແລະ ຍືດເວລາການໃຊ້ງານຂອງອຸປະກອນໃຫ້ຍາວນານຂຶ້ນ. ວິທີແກ້ໄຂການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດການຂອງ Hyto ມີຄຸນຄ່າເປັນພິເສດໃນລະບົບທີ່ຢູ່ຫ່າງໄກ ຫຼື ລະບົບອິດສະລະ (off-grid) ທີ່ການເຂົ້າໄປປະຕິບັດການບຳລຸງຮັກສາໃນເວລາທີ່ເໝາະສົມເປັນສິ່ງຍາກ. ສຳລັບໂຄງການການບຳລຸງຮັກສາທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ທີ່ຖືກອອກແບບມາໃຫ້ເໝາະກັບໂຄງລ່າງຂອງທ່ານ, ກະລຸນາຕິດຕໍ່ພະແນກບໍລິການຂອງພວກເຮົາ.