A Hyto Energy utiliza algoritmos avançados de inteligência artificial para deteção preditiva de falhas em eletróliseurs alcalinos e PEM. Modelos de aprendizado de máquina analisam dados de sensores (tensão, temperatura, vazão) para identificar anomalias indicativas de degradação da membrana, corrosão dos eletrodos ou desequilíbrios no eletrólito. Por exemplo, ferramentas diagnósticas baseadas em IA podem detectar sinais precoces de fadiga na membrana PEM ou vazamento de células alcalinas, permitindo manutenção proativa e reduzindo tempo de inatividade. A equipe de engenharia da empresa colabora com parceiros para implementar técnicas de limiar adaptativo e deteção de anomalias, garantindo uma confiabilidade robusta em sistemas de produção de hidrogênio em larga escala. Para obter especificações técnicas detalhadas ou integrar o sistema de diagnóstico, entre em contato com nossos especialistas técnicos.