Williams und Avanade IoT-Ökosystem beschleunigt für Formel 1 und Industrie

Avanade analysiert die Daten aus Biometrie-Sensoren, um die Effizienz der Boxen-Stopps zu steigern.
Avanade analysiert die Daten aus Biometrie-Sensoren, um die Effizienz der Boxen-Stopps zu steigern.

Wie lässt sich ein effektives IoT-Ökosystem aufbauen? Avanade zeigt der Formel 1, wie sich der Aufenthalt an den Boxen deutlich reduzieren lässt – eine Steigerung der Produktivität, die für viele Branchen interessant ist.

Große disparate Datenmengen in verwertbare Erkenntnisse zu übersetzen – um damit die Produktivität zu steigern: Das ist der Kern von IoT. »Durch die Bereitstellung von Geräten, kosteneffektiven Cloud-Lösungen und der Rechenleistung digitaler Auswertungen haben nun viele Unternehmen diese Möglichkeit«, sagt Chris Miller, Global CTIO von Avanade.
 
Die Digitalisierung hat bereits in den Spitzen- und Leistungssport Einzug gehalten, auch in der Formel 1:  Das System von Avanade zeichnet eine Reihe von biometrischen Daten der Mitarbeiter der Pit-Crew-auf: Die Herz- und Atemfrequenz, die Körpertemperatur und die Spitzenbeschleunigung. Nach der Auswertung kann das System die Leistung der Boxencrew in der kurzen Stopp-Phase gezielt anpassen.  Williams, eines der erfolgreichsten Teams der Geschichte der Formel 1, will so seinen Vorteil im Wettbewerb 2017 ausbauen: Bei den 21 Rennen der gerade abgelaufenen Saison erzielte Williams die 14 schnellsten Boxen-Stopps aller Teams.

Sämtliche Echtzeitdaten der einzelnen Team-Mitglieder werden dabei in einer Datenbank erfasst, die auf Microsoft Azure aufbaut. Die verschiedenen Datensätze werden anschließend jeweils mit Microsoft Power BI verarbeitet und über ein von Avanade erstelltes Analyse-Dashboard angezeigt. So kann die Leistung der Boxencrew in den kritischen Sekunden der kurzen Stopp-Phase gezielt angepasst werden.
 
Daten für gezieltes Training

Der zuständige Experte für die Leistungsfähigkeit im Team wertet die Informationen in den Dashboards über die Saison hinweg aus. Verbesserungspotenziale in den unterschiedlichen Bereichen lassen sich damit besser erkennen, um die Zeit für Boxen-Stopps zu verkürzen.  

Dazu ein Beispiel: Die Analyse der Daten aus den Biometrie-Sensoren ermöglicht Einblicke in die Physiologie, die hinter dem perfekten Boxen-Stopp steckt. Andere Auswertungen helfen dabei, das Fitnesstraining einzelner Team-Mitglieder gezielt auf die jeweilige Aufgabe beim Stopp auszurichten. Individualisierte Leistungsreports können den Team-Mitgliedern in der Box dann empfehlen, in einem bestimmten Herzfrequenzbereich zu arbeiten, um die kardiovaskuläre Erholungsphase zu verkürzen. Erste Ergebnisse deuten hier auch auf einen Zusammenhang mit anderen Einflussfaktoren wie Stress und Koffeinaufnahme hin. Das gezielte Training und die weitere Verbesserung der Leistungsfähigkeit werden damit Teil der Vorbereitungen für die Saison 2017 sein.