16.10.2017

Kapsch Factory1: Wie mit Big Data die Zukunft vorausgesagt wird

Das niederländische Startup Fileradar arbeitet im Accelerator Factory1 gemeinsam mit Kapsch an einem Verkehrs-Vorhersagesystem. Ein erstes gemeinsames Projekt wird in Madrid umgesetzt.
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(c) Kapsch: Das Fileradar-Team (l.) Mit Kapsch-Lead-Mentor Benoit Robinet (r.)
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Viele Menschen haben es im Laufe der Geschichte versucht – manche erfolgreicher, manche weniger erfolgreich: Die Zukunft vorhersehen. Dieser alte Traum kann nun dank der technischen Entwicklung in Erfüllung gehen. Während man sich in alten Zeiten auf göttliche Eingebung, Glaskugeln und dergleichen verließ, baut das niederländische Startup Fileradar im Accelerator-Programm Kapsch Factory1 auf Big Data und Machine Learning. Das Ziel ist dann auch etwas bescheidener (und realistischer), als jenes von Nostradamus und Co: 10 bis 15 Minuten im Voraus will Fileradar die Verkehrssituation vorhersagen.

+++ Kapsch: Hinter den Kulissen von Factory1 +++

Nicht nur reine Verkehrsdaten…

“Wir verwenden sowohl Daten über die aktuelle Verkehrssituation als auch große Datensets zum gegebenen Straßenzug aus der Vergangenheit. Über einen Machine Learning-Ansatz sagt unser System dann die wahrscheinlichste Verkehrsentwicklung voraus”, erklärt Fileradar-Co-Founder Frank Zuurbier. Project Engineer Peter Biczók ergänzt: “Was uns von anderen unterscheidet ist, sind die Daten, die wir nutzen.” Denn man verwende bei Fileradar nicht nur direkte Verkehrsdaten, sondern Informationen über unterschiedlichste Parameter, die auf den Verkehr Einfluss haben. So fließen etwa auch Wetterdaten, Informationen über größere Events in der Gegend und Berichte über Unfälle in die Analyse.

… auch Tweets fließen in die Analyse

Eine wichtige Rolle spielen dabei Social Media. “Dass es irgendwo einen Verkehrsunfall gab, wird oft schneller getwittert, als es bei den Verkehrsbehörden landet”, erklärt Biczók. Dabei kombiniere immer eine ganze Reihe von Daten, um Fehlinformationen zu eliminieren: “Ein einzelner Tweet ist ebenso unzuverlässig, wie die Daten eines einzelnen Verkehrssensors.” Generell erwarte man aber auch keine gezielt gestreuten Fehlinformationen im Verkehrsbereich. Vorsicht sei jedenfalls geboten: “Wir hatten einmal einen Tweet über einen ‚Unfall‘, bei dem das falsche Papierformat gewählt wurde, nämlich A4”, erzählt Zuurbier. Das System wertete dies als Hinweis zu einem Verkehrsunfall auf der Autobahn A4.

Mit Kapsch zu neuen Märkten

In der Heimat, den Niederlanden, hat das Unternehmen, das vor sieben Jahren an der Universität Delft gegründet wurde, bereits eine Kooperation mit der Verkehrsbehörde und ist in mehreren Städten aktiv. Über die Zusammenarbeit mit Kapsch soll nun ein größerer Markt erschlossen werden. “Wir dachten uns, wir können es nicht stemmen, einfach loszuziehen und weltweit bei jeder Verkehrsbehörde anzuklopfen, ob sie an unserem Produkt interessiert sind. Wir sollten einen Partner finden, der diese Kontakte bereits hat und diese Märkte bereits abdeckt”, erzählt Zuurbier. Die Ausschreibung der Kapsch Factory1 hätte sich dabei perfekt ergeben.

„Fügt sich perfekt in unser Kerngeschäft“

“Was Fileradar macht, fügt sich wirklich perfekt in unser Kerngeschäft”, ergänzt Eric Karl Diethelm von Kapsch TrafficCom, der im Accelerator als Mentor für das Startup fungiert. “Ein tieferes Verständnis für die vorhandenen Daten zu erlangen und immer mehr aus ihnen herauszuholen ist eines unserer wichtigsten Ziele”, sagt er. Konkret haben Fileradar und Kapsch im Rahmen der Factory1 ein gemeinsames Projekt in Spaniens Hauptstadt Madrid. Das System wird dort für einen etwa fünf Kilometer langen Straßenzug mit 15 Kreuzungen implementiert, den Kapsch bereits seit längerem betreut.

„Die Verkehrsvorhersage ist kein Selbstzweck. Sie nutzt nur dann etwas, wenn man etwas aus den Ergebnissen macht“

Evaluierung führt zu konkreten Vorschlägen

“Wir haben dort zunächst sechs Monate lang Verkehrsdaten gesammelt. Seit September sind wir mit unserem System live”, erzählt Zuurbier. Im nächsten Schritt werde man die Performance in dieser ersten Phase evaluieren. “Das Schöne daran, wenn man 10-Minuten-Voraussagen macht ist, dass man zehn Minuten später weiß, ob man richtig gelegen ist”, sagt Biczók dazu. Doch man verfolge bereits weitere Ziele in Madrid. “Die Verkehrsvorhersage ist kein Selbstzweck. Sie nutzt nur dann etwas, wenn man etwas aus den Ergebnissen macht”, sagt Zuurbier. In diesem Fall wolle man etwa nachher Vorschläge liefern können, die Ampelschaltung effizienter zu gestalten.

„Blicken auf eine sehr reichhaltige Daten-Zukunft“

Außerdem wolle man das Konzept mit den gewonnenen Daten und der weiteren Verbesserung des Machine Learning Systems immer schneller auf neue Orte ausweiten können. “Früher wurden Verkehrsmodelle manuell erstellt. Für so einen Straßenzug wie in Madrid hätte das etwa ein halbes Jahr lang gedauert. Wir sind jetzt bald soweit, dass wir das in unter einer Woche automatisiert machen können”, sagt Biczók. Wichtig sei es nun auch, das System auf Orte ausweiten zu können, die über keine so gute Datenlage verfügten. Auch an der stärkeren Integration von Daten, die von Fahrzeugen selber kommen, arbeite man bereits intensiv, so habe man etwa eine Kooperation mit dem Navigationssystem-Hersteller Tom Tom. “Wir blicken auf eine sehr reichhaltige Daten-Zukunft. Und wir sind dafür bereit”, sagt Zuurbier.

+++ Kapsch Factory1: Wenn Autos andere Fahrzeuge vor Gefahren warnen +++

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Toto Wolff
© Sulay Kelly for Mercedes-Benz Grand Prix Ltd. - Toto Wolff.

Dieser Text ist zuerst im brutkasten-Printmagazin von August 2026 „Aufbrechen“ erschienen. Eine Download-Möglichkeit des gesamten Magazins findet sich am Ende dieses Artikels.


brutkasten: Sie haben Mercedes durch eine lange Phase großer Erfolge geführt, dann kamen schwierige Jahre. Was war Ihr wichtigstes Learning darüber, wie Organisationen nach Rückschlägen wieder in die Spur finden?

Toto Wolff: Die Formel 1 ist eine Welt der ständigen Evolution, nichts steht je still. Zum Beispiel haben die Regeländerungen 2022 schonungslos Schwächen in unseren Entwicklungsfähigkeiten und unserem Verständnis offenbart. Wir haben diese Ära klar hinter unseren Wettbewerbern gestartet und es über vier Saisonen hinweg nicht wirklich geschafft, diese Defizite auszubügeln.

Der eine oder andere Rennsieg waren die Highlights, wir haben es geschafft, zweimal in vier Jahren den zweiten Platz in der Konstrukteursmeisterschaft zu erringen; aber wir haben nie um den Titel gekämpft. Wir haben im Hintergrund größere Änderungen in unserer technischen Ausstattung, beim Personal und den Strukturen vorgenommen, um das Team stärker und wettbewerbsfähiger zu machen. Wir haben auch die Führungskultur adaptiert, weil wir das Team motivieren mussten, das begann, sich nach so vielen Jahren des Erfolgs selbst infrage zu stellen. Es war jedenfalls eine wichtige und wertvolle Phase für uns.

Sie sprechen in diesem Sinne wiederholt von einer „No Blame Culture“. Wie baut man eine Kultur auf, in der Fehler nicht versteckt oder angeprangert, sondern als Lernchance genutzt werden?

Es geht hier fast ausschließlich um psychologische Sicherheit. Niemand wird bei der Fehlersuche die Hand heben, wenn er Angst hat, gefeuert zu werden. Wir müssen aber zu unseren Fehlern stehen können. Und das fängt bei den Führungskräften an. Nur so können auch andere zu ihren Fehlern stehen. Eine „No Blame Culture“ funktioniert jedoch nur im Zusammenspiel mit einem hohen Verantwortungsbewusstsein. Man braucht Teammitglieder, die Verantwortung übernehmen, auch wenn es um Fehler geht.

In der Formel 1 hat jeder Fahrer eigene Ingenieure und Mechaniker. Wie verhindert man, dass interne Konkurrenz gegen die gemeinsame Strategie arbeitet?

Das ganze Team hat das gleiche Ziel: Die Meisterschaft für Mercedes zu gewinnen. Nicht mit dem einen oder anderen Fahrer, sondern für die Marke und das Team. Alle Mitarbeiter sind gleich incentiviert: Ausschlaggebend ist der Gewinn der Konstrukteursmeisterschaft, nicht der Fahrerwertung. Das ist die Grundlage unserer Entscheidungsfindung. Auch die Ingenieure und Mechaniker, die einem der Fahrer zugeteilt sind, arbeiten zuallererst für das Team. Beide Seiten der Garage machen jeden Boxenstopp gemeinsam. Alle technischen Daten werden zwischen den Ingenieuren der Fahrer geteilt, damit wir so wettbewerbsfähig wie möglich sein können. Das Motto ist klar: Das beste Team gewinnt, der beste Fahrer gewinnt; und zwar in dieser Reihenfolge.

Viele Gründerinnen und Gründer kämpfen damit, schnell zu wachsen und dabei die Kultur zu bewahren. Lassen sich Prinzipien aus der Formel 1 auf Startups und Scaleups übertragen?

Wir haben seit dem Cost Cap 2021 starkes Wachstum in der Formel 1 gesehen. Wir mussten uns überlegen, ob wir die Geschäftsfelder erweitern wollen, wie wir es etwa mit unserem Engagement im America’s Cup beim Segeln gemacht haben. Der Headcount ist gewachsen, vor allem in den Support-Bereichen außerhalb der technischen und operationellen Hauptbereiche. Aber dann haben wir uns wieder auf unser Kerngeschäft fokussiert, mit einem klaren Ziel: die Formel-1-Weltmeisterschaft zu gewinnen. Und bei jedem neuen Projekt stellen wir uns die Frage: Bringt uns das Projekt diesem Ziel näher, hilft es uns, Rennen und Meisterschaften zu gewinnen?

Wenn die Antwort Ja ist, dann investieren wir in das Projekt; wenn nicht, dann nicht. Ich denke, es geht vor allem darum, das Hauptziel nicht aus den Augen zu verlieren, da mit dem Unternehmenswachstum viele Elemente komplexer werden. Wenn man in einem so kompetitiven Umfeld wie der Formel 1 tätig ist, dann ist das Hauptziel relativ klar. Aber jedes Startup muss sich ein Ziel geben können und dann genau wie wir darauf fokussieren.

Wie treffen Sie strategische Entscheidungen, wenn nicht alle Informationen vorliegen? Gibt es ein Erfolgsgehmeinis?

Mein Freund und Geschäftspartner Niki Lauda hat immer auf die rasche Entscheidungsfindung gepocht – es ist besser, eine mangelhafte Entscheidung jetzt zu treffen, als darauf zu warten, alle Informationen zusammengetragen zu haben, wenn es dann zu spät ist. Man kann Entwicklungen immer noch korrigieren, wenn eine Entscheidung nicht ganz richtig war. Persönlich versuche ich die Upside und Downside bei den großen Entscheidungen zu erkennen: Wenn ich mit der Downside, dem Worst Case, leben kann, dann gibt es keinen Grund, vor der Entscheidung zurückzuschrecken.

Welche Leadership-Lektion hätten Sie gerne früher gelernt?

Meine wichtigste Erfahrung ist wohl, in Konfliktsituationen neugierig zu bleiben, zu versuchen, die Perspektive der anderen Seite zu verstehen, und auch manchmal zu akzeptieren, dass man nicht einer Meinung ist oder unterschiedliche Interessen hat; ein „agree to disagree“ als Ergebnis zu akzeptieren. Bei Leadership geht es ja vor allem darum, andere Menschen zu verstehen, sich auf eine gemeinsame Linie zu einigen, sie mit etwas zu incentivieren, das für sie auch wirklich relevant ist. Nur wer motiviert ist und sich wohlfühlt, kann 100 Prozent geben. Ziele klar formulieren, Mitarbeitern Verantwortung übertragen, ihnen dabei helfen, Herausforderungen zu meistern, und Ergebnisse offen analysieren – das ist meine Arbeitsweise.

Gibt es Ihrer Ansicht nach die eine Eigenschaft, die erfolgreiche Unternehmerinnen und Unternehmer brauchen? Und welche Fähigkeiten werden durch den zunehmenden Einsatz von KI wichtiger?

Das eigene Geschäft verstehen und die Leute kennen und verstehen, mit denen man arbeitet. Ein großes Ziel verfolgen und das Auge fürs Detail, das Gleichgewicht in allen relevanten Bereichen nicht verlieren. KI wird viel in unserer Welt verändern. Aber sie wird hoffentlich vor allem ein Instrument sein, das den Menschen dabei helfen wird, bessere Entscheidungen zu treffen. Die fähigsten Leute werden das Beste aus AI herausholen, die Stärken nutzen und sich von den Gefahren und Schwächen nicht beeinträchtigen lassen. Wir stehen sicher am Anfang einer rasanten Entwicklung, deren Ergebnis kaum vorhersehbar ist.

Und im Rennsport selbst: Kann KI helfen, die Ideallinie, die optimalen Bremspunkte oder das perfekte Setup zu entschlüsseln?

Wo die richtigen Bremspunkte sind, sollten wir eigentlich schon wissen; auch, dass, wenn es regnet, ein Reifen ohne Profil nicht so toll funktioniert. Aber im Ernst: Wir müssen AI zur Entscheidungsfindung einsetzen, wo hochkomplexe Datenmodelle es verlangen. Aber AI wird in keinem Bereich eigenständig entscheiden. Sie wird immer eine Unterstützung für unsere Ingenieure bleiben; zumindest in absehbarer Zeit.

Welche Innovationen aus dem Motorsport könnten in den kommenden Jahren für andere Industrien relevant werden?

Es gibt in der Geschichte viele Beispiele für Technologietransfer, und das geht auch heute weiter. Wir als Industrie lernen gerade viel über Batteriesysteme, über Steuerungselektronik und elektrische Motoren, aber auch über nachhaltige Treibstoffe und innovative Composite-Materialien; alles wichtige Entwicklungsbereiche für die Automobil- und Transportindustrie.

Es gibt aber auch ganz andere Bereiche, die mit dem Fahrzeug an sich nichts zu tun haben. So haben wir etwa vor ein paar Jahren Pionierarbeit beim Einsatz von 5G-Technologie an der Rennstrecke geleistet. Die Formel 1 ist in ihrer Grundcharakteristik interessant für Entwicklungen unterschiedlicher Technologien, weil sie ein sehr kompetitives Umfeld mit einer enorm hohen Entwicklungsgeschwindigkeit bietet. Das ist für Innovation und Entwicklung wertvoll.

Sie sind ja an mehreren Unternehmen beteiligt. Was sind Ihre Kriterien dabei?

Nuki und Instahelp sind ja nicht mehr Startups im eigentlichen Sinn, beide sind profitabel. Nuki macht über 50 Millionen Euro Umsatz und ist Marktführer in Europa; Instahelp hat seit zwei Jahren einen zweistelligen Millionenumsatz und verdient Geld. Unsere Kriterien waren damals, als wir die beiden Firmen mit unseren Partnern in der Up to Eleven, den Brüdern Martin und Jürgen Pansy und René Berger, gegründet haben, dass wir unsere bestehende Kompetenz bei mobiler Kommunikation, die wir mit sms.at und ucp über Jahre aufgebaut hatten, für innovative Geschäftsmodelle einsetzen wollen.

Dass wir direkt in Startups investiert haben, die wir nicht selbst gegründet haben, ist ja schon lang her; das war zu Zeiten von Marchfifteen beziehungsweise ganz vereinzelt vor über 15 Jahren. Das wichtigste Kriterium war jedenfalls immer, dass die Gründer gute Leute waren, denen man vertrauen kann. Einer davon war übrigens Oliver Holle. Auch heute vertrauen wir ihm, und zwar indem wir bei Speedinvest und damit auch weiterhin indirekt in Startups investieren.

Abschließend: Wie sieht bei Ihnen eigentlich ein Sonntag aus, an dem kein Rennen stattfindet?

Meistens bin ich in Italien, an einer Kartstrecke. Da sind Susie und ich dann die größten Fans unseres jungen Sohns. Der Apfel ist nicht weit vom Stamm gefallen.


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