Hyto Energy bruker AI-basert prediktiv vedlikehold for å forbedre påliteligheten til elektrolytter, brenselceller og lagringssystemer. Maskinlæringsmodeller analyserer historiske ytelsesdata og sanntidsensordata for å forutsi komponentfeil. For eksempel kan AI forutsi membranforringelse i PEM-elektrolytter eller katalysatornedbrytning i brenselceller, og utløse vedlikeholdsvarsler før kritiske feil oppstår. Denne proaktive tilnærmingen reduserer nedetid og forlenger utstyrets levetid. Hyto sitt prediktive vedlikehold er spesielt verdifullt i fjernliggende systemer, hvor det er utfordrende å iverksette vedlikehold i tide. For AI-drevne vedlikeholdsprogrammer tilpasset din hydrogeninfrastruktur, ta kontakt med vår serviceseksjon.