30.11.2020

Toto Wolff am A1 IoT Day: Schnelle Autos dank smarter Sensoren

Am A1 IoT Day erklärte Toto Wolff, Motorsportchef Mercedes-Benz, wie sein Team smarte Sensoren zur Optimierung der Fahrzeuge nützt.
/artikel/toto-wolff-a1-iot-day
Toto Wolff ist zu Gast beim A1 IoT Day.
Toto Wolff war zu Gast beim A1 IoT Day. (c) Sebastian Kawka
sponsored

Auf dem A1 IoT Day am 23. 11. 2020 drehte sich alles um das Internet der Dinge, also um vernetzte Geräte – vom Wearable bis zur smarten Fabrik. Dass auch der Rennsport vernetzt ist, erklärte Toto Wolff, Motorsportchef Mercedes-Benz, in einem Interview zu digitalen Entwicklungen im Rennsport.

Hunderte Sensoren in einem Rennwagen

Die Formel 1 ist eine der schnellsten und technologisch fortschrittlichsten Sportarten der Welt – ein Sekundenbruchteil kann bereits zwischen Erfolg und Niederlage entscheiden. Um in der vordersten Reihe mitspielen zu könne, bedarf es also eines perfekten Zusammenspiels von Menschen und Maschine.

In einem Formel 1-Auto von Mercedes AMG Petronas sammeln daher über 500 (bei Testfahren sogar über 1000) im Auto verbaute Sensoren etwa 2000 Datensätze pro Minute, welche in Echtzeit in die Boxen und an das Werk übertragen werden. Die technischen Expertinnen und Experten werten diese Daten aus und unterstützen so das Team an der Strecke dabei, die richtige Strategie für das Rennen zu finden.

Unter Toto Wolffs Führung gewann das Mercedes-Team mehr als hundert Rennen und sieben Mal in Folge beide Weltmeistertitel in der Formel 1. Beim digitalen Event, dem A1 IoT Day, war er remote aus Oxford zugeschaltet.

Schnelle Autos – schnelle Daten

Es geht unter anderem darum, schnell zu kommunizieren, also die Daten mit großen Bandbreiten möglichst rasch zu übertragen, sagt Wolff: Denn je schneller die Daten verfügbar sind, desto schneller kann man reagieren. Auf der anderen Seite geht es aber auch um das Management dieser Daten – also darum, „aus der riesigen Datenflut das herauszufiltern, was notwendig ist, um das Auto schneller zu verstehen oder auf der Strecke schneller zu bewegen.“

Bei den Trainings und Testfahren geht es darum, zu lernen, wie Wolff sagt: Also die Erkenntnisse aus dem Simulator zu verifizieren. Im Qualifying hingegen geht es um Live-Daten – unter anderem für die die Sicherheit des Fahrers und alle Systeme, die das Auto lahmlegen könnten, wie etwa Cooling, Elektrik, Hydraulik und diverse Systeme rund um den Motor.

Im Rennen selbst geht es schließlich darum, die optimale Performance aus dem Auto heraus zu holen, also etwaige Fehler schon frühzeitig zu erkennen und live in den sogenannten „Race Support Rooms“ in England auszuwerten. Hier werden Daten aus rund 10.000 historischen Rennen mit den Entscheidungen auf der Strecke abgeglichen.

Über Nacht wird weiter trainiert

Insgesamt arbeiten rund 2000 Mitarbeiter an den zwei Motorsport-Standorten in England, die an zwei Fahrzeugen arbeiten. Diese sind unter anderem in das Design, die Entwicklung und die Produktion der Fahrzeuge involviert. Auf der Rennstrecke arbeiten jeweils maximal 80 Menschen für das Team, davon rund 40 im Engineering. Jeweils 40-50 Leute arbeiten zusätzlich remote an den beiden Standorten.

Über Nacht sitzen dann Simulator-Fahrer mit den Performance Engineers im Simulator, um zu verstehen, was am Vortag passiert ist und wie man das Setup für den nächsten Tag optimieren kann. Die Rennfahrer können also mit dem dem arbeiten, was über Nacht ausgearbeitet wurde.

Mensch und Maschine: Ein Dream-Team

Wer ist also wichtiger, der Rennfahrer oder das Netzwerk dahinter? „Das eine geht nicht ohne das andere“, sagt Wolff: Der talentierteste Fahrer kann ohne ein gutes Auto nicht gewinnen, und umgekehrt genauso. Es ist also Beides notwendig – wie in einem Unternehmen, wo es um jede einzelne Stelle geht, die zur Gesamtperformance beiträgt. Ebenso ist wichtig, dass Mensch und Maschine zusammenspielen, sagt Wolff: „Denn nur so bist du siegfähig.“

Deine ungelesenen Artikel:
04.08.2026

WienIT: 500 Nutzer:innen für die konzernweite KI-Plattform

Vor eineinhalb Jahren nahm das bei der WienIT angesiedelte Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe seine Arbeit auf. Eine Zeit, die vor allem von Aufbauarbeit geprägt war. Im Zentrum steht heute weniger ein einzelner Vorzeige-Use-Case als eine Infrastruktur: eine zentrale KI-Plattform für den gesamten Konzern. Warum dabei bewusst auf Eigenentwicklung gesetzt wird und Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind.
/artikel/wienit-500-nutzerinnen-fuer-die-konzernweite-ki-plattform
04.08.2026

WienIT: 500 Nutzer:innen für die konzernweite KI-Plattform

Vor eineinhalb Jahren nahm das bei der WienIT angesiedelte Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe seine Arbeit auf. Eine Zeit, die vor allem von Aufbauarbeit geprägt war. Im Zentrum steht heute weniger ein einzelner Vorzeige-Use-Case als eine Infrastruktur: eine zentrale KI-Plattform für den gesamten Konzern. Warum dabei bewusst auf Eigenentwicklung gesetzt wird und Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind.
/artikel/wienit-500-nutzerinnen-fuer-die-konzernweite-ki-plattform
Larisa Stanescu (l.) vom Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe und Product Owner Jonathan Mayer | (c) WienIT

Im August 2025 zog die WienIT in einem eigenen Beitrag eine erste Zwischenbilanz des Competence Center KI. Der Bogen spannte sich damals vom Wissensmanagement-Tool bis zur KI-gestützten Lösung für Förderanträge.

Ein Jahr später hat sich der Schwerpunkt verschoben. In den Vordergrund gerückt ist eine zentrale KI-Plattform, die allen Mitarbeitenden der Wiener Stadtwerke-Gruppe Zugang zu KI-Werkzeugen geben soll. Sie ist produktiv, und seit dem Rollout wurden nach Angaben des Unternehmens rund 500 Nutzer:innen gewonnen.

„Die vergangenen eineinhalb Jahre waren vor allem von Aufbauarbeit geprägt“, sagt Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform. Das größte Vorhaben sei die Entwicklung eben dieser Plattform gewesen, mit dem Ziel, einen „einfachen, sicheren und vertrauenswürdigen Zugang zu KI-Technologien“ zu ermöglichen.

Larisa Stanescu, die das Competence Center leitet, wertet die Zahl als Bestätigung: Die Entwicklung zeige, dass der Bedarf an KI-Werkzeugen im Arbeitsalltag groß sei und kontinuierlich wachse. Entscheidend sei dabei, dass die Plattform einen sicheren und unternehmenskonformen Zugang biete.

Vom Freitextfeld bis zur Bestellprognose

Inhaltlich sieht das Competence Center einen großen Bedarf im Wissensmanagement. Informationen würden immer umfangreicher und verteilter, KI könne relevantes Wissen schneller auffindbar machen.

Daneben kommt KI zur Datenanalyse zum Einsatz, etwa bei der Auswertung offener Antworten aus Mitarbeiter- und Kundenbefragungen. Freitextdaten enthielten oft wertvolle Erkenntnisse, deren manuelle Analyse aber sehr zeitaufwendig sei, so Mayer.

Stanescu betont, dass klassische Data-Science- und Machine-Learning-Ansätze darüber nicht in Vergessenheit geraten dürfen. Aktuell arbeite man an mehreren Use Cases in der Logistik, bei denen historische Daten genutzt werden, um Bestellmengen und Bestellzeitpunkte präziser zu prognostizieren.

Larisa Stanescu vom Competence Center KI | (c) WienIT

Digitale Souveränität als Leitprinzip

Die Frage nach Modellen und Infrastruktur ist für das Competence Center mehr als eine technische. „Digitale Souveränität ist für uns ein strategisches Leitprinzip“, sagt Mayer. Ziel sei es, die Kontrolle über die eigenen Daten und deren Verarbeitung zu behalten und gleichzeitig die Vorteile moderner Cloud- und KI-Technologien nutzen zu können.

Der Weg dorthin wird als pragmatisch beschrieben: Abhängig von den Anforderungen eines Use Cases und der Sensibilität der Daten wird entschieden, welche Infrastruktur und welche Technologien zum Einsatz kommen.

Konkret wird es beim nächsten Release der Plattform. Dann sollen Nutzer:innen zwischen verschiedenen Modellen selbst auswählen können, etwa europäischen Modellen oder Thinking-Modellen. Parallel dazu soll Model Routing implementiert werden, das automatisch das passende Modell für die jeweilige Fragestellung auswählt.

Warum Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind

Bemerkenswert für ein Innovationsthema dieser Größenordnung: Startups sind bislang nicht unmittelbar beteiligt. „Aktuell arbeiten wir in unseren KI-Projekten nicht unmittelbar mit Startups zusammen“, sagt Stanescu. Den Wiener Stadtwerken sei der interne Knowhow-Aufbau besonders wichtig, weshalb auch im Hinblick auf digitale Souveränität stark auf Eigenentwicklungen gesetzt werde.

Eine grundsätzliche Absage ist das nicht. Entscheidend sei, ob eine Lösung konkreten Mehrwert biete und sich in die Anforderungen an Sicherheit, Datenschutz und Integration einfüge. Künftige Kooperationen schließe man keineswegs aus, so Stanescu: Gerade im dynamischen KI-Markt könnten Partnerschaften mit innovativen Unternehmen eine interessante Ergänzung zu etablierten Technologieanbietern sein.

Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform von WienIT | (c) WienIT

Keine hochsensiblen Daten, On-Premises als Option

Auf technischer Ebene arbeitet das Competence Center mit klaren Datenklassifizierungen. Derzeit werden auf der Plattform keine hochsensiblen Daten verarbeitet. In Pilotprojekten wird evaluiert, wie künftig auch sensiblere Anwendungsfälle umgesetzt werden können, etwa durch On-Premises-Modelle, bei denen Daten die eigene Infrastruktur nicht verlassen.

Unabhängig von der Technologie gelte ein Grundsatz, sagt Mayer: KI unterstütze Menschen bei ihrer Arbeit, ersetze aber nicht die menschliche Verantwortung. Bei wichtigen Entscheidungen bleibe die finale Bewertung und Freigabe stets in menschlicher Hand.

Begleitet wird der Rollout von einem Change- und Enablement-Ansatz. Jede neue Nutzerin und jeder neue Nutzer der Plattform erhält ein strukturiertes Onboarding zu den Regeln im Umgang mit KI, dazu kommen Informationsveranstaltungen, Schulungen und eine Community für den Erfahrungsaustausch.

„Welches Problem lösen wir?“

Eine der wichtigsten Erkenntnisse der vergangenen Monate formuliert Stanescu grundsätzlich: KI sei kein reines IT-Thema, technologische Exzellenz allein reiche nicht aus. Erfolgreiche Projekte entstünden dort, wo Fachbereiche, IT, Informationssicherheit, Datenschutz und Change Management früh eingebunden werden. Die Abstimmung dieser Anforderungen brauche oft mehr Zeit als die technische Umsetzung selbst.

Der Erfolg von KI-Anwendungen hänge zudem wesentlich stärker von Akzeptanz, Vertrauen und nutzbaren Anwendungsfällen ab als von der Leistungsfähigkeit einzelner Modelle. Statt „Welches Modell ist das beste?“ solle man fragen: „Welches Problem lösen wir für unsere Kolleginnen und Kollegen?“

Agentische KI und ein Hackathon

In den kommenden Monaten liegt der Schwerpunkt auf der Weiterentwicklung der Plattform. Der Zugang zu KI soll weiter vereinfacht, zusätzliche Anwendungsfälle sollen erschlossen werden.

Parallel beschäftigt sich das Competence Center mit agentischer KI. Das Competence Center für Intelligent Process Automation pilotiert erste agentische Fähigkeiten innerhalb der Wiener Stadtwerke-Gruppe. Evaluiert wird, wie KI künftig nicht nur Informationen bereitstellen, sondern komplexere Aufgaben und Prozessschritte eigenständig unterstützen kann.

Um die Innovationskraft im Konzern zu stärken, ist außerdem ein KI-Hackathon geplant, bei dem Mitarbeitende eigene Ideen umsetzen können.

Langfristig sieht das Competence Center seine Rolle nicht darin, einzelne Lösungen bereitzustellen, sondern nachhaltige KI-Kompetenz im gesamten Konzern aufzubauen. Der größte Hebel liege nicht in einzelnen Tools, sondern in den Menschen, die diese Technologien sinnvoll einsetzen.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

Toto Wolff am A1 IoT Day: Schnelle Autos dank smarter Sensoren

  • In einem Formel 1-Auto von Mercedes AMG Petronas sammeln daher über 500 im Auto verbaute Sensoren etwa 2000 Datensätze pro Minute, welche in Echtzeit in die Boxen und an das Werk übertragen werden.
  • Die technischen Expertinnen und Experten werten diese Daten aus und unterstützen so das Team an der Strecke dabei, die richtige Strategie für das Rennen zu finden.
  • Unter Toto Wolffs Führung gewann das Mercedes-Team mehr als hundert Rennen und sieben Mal in Folge beide Weltmeistertitel in der Formel 1. Beim digitalen Event, dem A1 IoT Day, war er remote aus Oxford zugeschaltet.
  • Es geht unter anderem darum, schnell zu kommunizieren, also die Daten mit großen Bandbreiten möglichst rasch zu übertragen, sagt Wolff: Denn je schneller die Daten verfügbar sind, desto schneller kann man reagieren.
  • Auf der anderen Seite geht es aber auch um das Management dieser Daten – also darum, „aus der riesigen Datenflut das herauszufiltern, was notwendig ist, um das Auto schneller zu verstehen oder auf der Strecke schneller zu bewegen.“
  • Im Rennen selbst geht es schließlich darum, die optimale Performance aus dem Auto heraus zu holen, also etwaige Fehler schon frühzeitig zu erkennen und live in den sogenannten „Race Support Rooms“ in England auszuwerten.

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Toto Wolff am A1 IoT Day: Schnelle Autos dank smarter Sensoren

  • In einem Formel 1-Auto von Mercedes AMG Petronas sammeln daher über 500 im Auto verbaute Sensoren etwa 2000 Datensätze pro Minute, welche in Echtzeit in die Boxen und an das Werk übertragen werden.
  • Die technischen Expertinnen und Experten werten diese Daten aus und unterstützen so das Team an der Strecke dabei, die richtige Strategie für das Rennen zu finden.
  • Unter Toto Wolffs Führung gewann das Mercedes-Team mehr als hundert Rennen und sieben Mal in Folge beide Weltmeistertitel in der Formel 1. Beim digitalen Event, dem A1 IoT Day, war er remote aus Oxford zugeschaltet.
  • Es geht unter anderem darum, schnell zu kommunizieren, also die Daten mit großen Bandbreiten möglichst rasch zu übertragen, sagt Wolff: Denn je schneller die Daten verfügbar sind, desto schneller kann man reagieren.
  • Auf der anderen Seite geht es aber auch um das Management dieser Daten – also darum, „aus der riesigen Datenflut das herauszufiltern, was notwendig ist, um das Auto schneller zu verstehen oder auf der Strecke schneller zu bewegen.“
  • Im Rennen selbst geht es schließlich darum, die optimale Performance aus dem Auto heraus zu holen, also etwaige Fehler schon frühzeitig zu erkennen und live in den sogenannten „Race Support Rooms“ in England auszuwerten.

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Toto Wolff am A1 IoT Day: Schnelle Autos dank smarter Sensoren

  • In einem Formel 1-Auto von Mercedes AMG Petronas sammeln daher über 500 im Auto verbaute Sensoren etwa 2000 Datensätze pro Minute, welche in Echtzeit in die Boxen und an das Werk übertragen werden.
  • Die technischen Expertinnen und Experten werten diese Daten aus und unterstützen so das Team an der Strecke dabei, die richtige Strategie für das Rennen zu finden.
  • Unter Toto Wolffs Führung gewann das Mercedes-Team mehr als hundert Rennen und sieben Mal in Folge beide Weltmeistertitel in der Formel 1. Beim digitalen Event, dem A1 IoT Day, war er remote aus Oxford zugeschaltet.
  • Es geht unter anderem darum, schnell zu kommunizieren, also die Daten mit großen Bandbreiten möglichst rasch zu übertragen, sagt Wolff: Denn je schneller die Daten verfügbar sind, desto schneller kann man reagieren.
  • Auf der anderen Seite geht es aber auch um das Management dieser Daten – also darum, „aus der riesigen Datenflut das herauszufiltern, was notwendig ist, um das Auto schneller zu verstehen oder auf der Strecke schneller zu bewegen.“
  • Im Rennen selbst geht es schließlich darum, die optimale Performance aus dem Auto heraus zu holen, also etwaige Fehler schon frühzeitig zu erkennen und live in den sogenannten „Race Support Rooms“ in England auszuwerten.

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Toto Wolff am A1 IoT Day: Schnelle Autos dank smarter Sensoren

  • In einem Formel 1-Auto von Mercedes AMG Petronas sammeln daher über 500 im Auto verbaute Sensoren etwa 2000 Datensätze pro Minute, welche in Echtzeit in die Boxen und an das Werk übertragen werden.
  • Die technischen Expertinnen und Experten werten diese Daten aus und unterstützen so das Team an der Strecke dabei, die richtige Strategie für das Rennen zu finden.
  • Unter Toto Wolffs Führung gewann das Mercedes-Team mehr als hundert Rennen und sieben Mal in Folge beide Weltmeistertitel in der Formel 1. Beim digitalen Event, dem A1 IoT Day, war er remote aus Oxford zugeschaltet.
  • Es geht unter anderem darum, schnell zu kommunizieren, also die Daten mit großen Bandbreiten möglichst rasch zu übertragen, sagt Wolff: Denn je schneller die Daten verfügbar sind, desto schneller kann man reagieren.
  • Auf der anderen Seite geht es aber auch um das Management dieser Daten – also darum, „aus der riesigen Datenflut das herauszufiltern, was notwendig ist, um das Auto schneller zu verstehen oder auf der Strecke schneller zu bewegen.“
  • Im Rennen selbst geht es schließlich darum, die optimale Performance aus dem Auto heraus zu holen, also etwaige Fehler schon frühzeitig zu erkennen und live in den sogenannten „Race Support Rooms“ in England auszuwerten.

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Toto Wolff am A1 IoT Day: Schnelle Autos dank smarter Sensoren

  • In einem Formel 1-Auto von Mercedes AMG Petronas sammeln daher über 500 im Auto verbaute Sensoren etwa 2000 Datensätze pro Minute, welche in Echtzeit in die Boxen und an das Werk übertragen werden.
  • Die technischen Expertinnen und Experten werten diese Daten aus und unterstützen so das Team an der Strecke dabei, die richtige Strategie für das Rennen zu finden.
  • Unter Toto Wolffs Führung gewann das Mercedes-Team mehr als hundert Rennen und sieben Mal in Folge beide Weltmeistertitel in der Formel 1. Beim digitalen Event, dem A1 IoT Day, war er remote aus Oxford zugeschaltet.
  • Es geht unter anderem darum, schnell zu kommunizieren, also die Daten mit großen Bandbreiten möglichst rasch zu übertragen, sagt Wolff: Denn je schneller die Daten verfügbar sind, desto schneller kann man reagieren.
  • Auf der anderen Seite geht es aber auch um das Management dieser Daten – also darum, „aus der riesigen Datenflut das herauszufiltern, was notwendig ist, um das Auto schneller zu verstehen oder auf der Strecke schneller zu bewegen.“
  • Im Rennen selbst geht es schließlich darum, die optimale Performance aus dem Auto heraus zu holen, also etwaige Fehler schon frühzeitig zu erkennen und live in den sogenannten „Race Support Rooms“ in England auszuwerten.

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Toto Wolff am A1 IoT Day: Schnelle Autos dank smarter Sensoren

  • In einem Formel 1-Auto von Mercedes AMG Petronas sammeln daher über 500 im Auto verbaute Sensoren etwa 2000 Datensätze pro Minute, welche in Echtzeit in die Boxen und an das Werk übertragen werden.
  • Die technischen Expertinnen und Experten werten diese Daten aus und unterstützen so das Team an der Strecke dabei, die richtige Strategie für das Rennen zu finden.
  • Unter Toto Wolffs Führung gewann das Mercedes-Team mehr als hundert Rennen und sieben Mal in Folge beide Weltmeistertitel in der Formel 1. Beim digitalen Event, dem A1 IoT Day, war er remote aus Oxford zugeschaltet.
  • Es geht unter anderem darum, schnell zu kommunizieren, also die Daten mit großen Bandbreiten möglichst rasch zu übertragen, sagt Wolff: Denn je schneller die Daten verfügbar sind, desto schneller kann man reagieren.
  • Auf der anderen Seite geht es aber auch um das Management dieser Daten – also darum, „aus der riesigen Datenflut das herauszufiltern, was notwendig ist, um das Auto schneller zu verstehen oder auf der Strecke schneller zu bewegen.“
  • Im Rennen selbst geht es schließlich darum, die optimale Performance aus dem Auto heraus zu holen, also etwaige Fehler schon frühzeitig zu erkennen und live in den sogenannten „Race Support Rooms“ in England auszuwerten.

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Toto Wolff am A1 IoT Day: Schnelle Autos dank smarter Sensoren

  • In einem Formel 1-Auto von Mercedes AMG Petronas sammeln daher über 500 im Auto verbaute Sensoren etwa 2000 Datensätze pro Minute, welche in Echtzeit in die Boxen und an das Werk übertragen werden.
  • Die technischen Expertinnen und Experten werten diese Daten aus und unterstützen so das Team an der Strecke dabei, die richtige Strategie für das Rennen zu finden.
  • Unter Toto Wolffs Führung gewann das Mercedes-Team mehr als hundert Rennen und sieben Mal in Folge beide Weltmeistertitel in der Formel 1. Beim digitalen Event, dem A1 IoT Day, war er remote aus Oxford zugeschaltet.
  • Es geht unter anderem darum, schnell zu kommunizieren, also die Daten mit großen Bandbreiten möglichst rasch zu übertragen, sagt Wolff: Denn je schneller die Daten verfügbar sind, desto schneller kann man reagieren.
  • Auf der anderen Seite geht es aber auch um das Management dieser Daten – also darum, „aus der riesigen Datenflut das herauszufiltern, was notwendig ist, um das Auto schneller zu verstehen oder auf der Strecke schneller zu bewegen.“
  • Im Rennen selbst geht es schließlich darum, die optimale Performance aus dem Auto heraus zu holen, also etwaige Fehler schon frühzeitig zu erkennen und live in den sogenannten „Race Support Rooms“ in England auszuwerten.

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Toto Wolff am A1 IoT Day: Schnelle Autos dank smarter Sensoren

  • In einem Formel 1-Auto von Mercedes AMG Petronas sammeln daher über 500 im Auto verbaute Sensoren etwa 2000 Datensätze pro Minute, welche in Echtzeit in die Boxen und an das Werk übertragen werden.
  • Die technischen Expertinnen und Experten werten diese Daten aus und unterstützen so das Team an der Strecke dabei, die richtige Strategie für das Rennen zu finden.
  • Unter Toto Wolffs Führung gewann das Mercedes-Team mehr als hundert Rennen und sieben Mal in Folge beide Weltmeistertitel in der Formel 1. Beim digitalen Event, dem A1 IoT Day, war er remote aus Oxford zugeschaltet.
  • Es geht unter anderem darum, schnell zu kommunizieren, also die Daten mit großen Bandbreiten möglichst rasch zu übertragen, sagt Wolff: Denn je schneller die Daten verfügbar sind, desto schneller kann man reagieren.
  • Auf der anderen Seite geht es aber auch um das Management dieser Daten – also darum, „aus der riesigen Datenflut das herauszufiltern, was notwendig ist, um das Auto schneller zu verstehen oder auf der Strecke schneller zu bewegen.“
  • Im Rennen selbst geht es schließlich darum, die optimale Performance aus dem Auto heraus zu holen, also etwaige Fehler schon frühzeitig zu erkennen und live in den sogenannten „Race Support Rooms“ in England auszuwerten.

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Toto Wolff am A1 IoT Day: Schnelle Autos dank smarter Sensoren

  • In einem Formel 1-Auto von Mercedes AMG Petronas sammeln daher über 500 im Auto verbaute Sensoren etwa 2000 Datensätze pro Minute, welche in Echtzeit in die Boxen und an das Werk übertragen werden.
  • Die technischen Expertinnen und Experten werten diese Daten aus und unterstützen so das Team an der Strecke dabei, die richtige Strategie für das Rennen zu finden.
  • Unter Toto Wolffs Führung gewann das Mercedes-Team mehr als hundert Rennen und sieben Mal in Folge beide Weltmeistertitel in der Formel 1. Beim digitalen Event, dem A1 IoT Day, war er remote aus Oxford zugeschaltet.
  • Es geht unter anderem darum, schnell zu kommunizieren, also die Daten mit großen Bandbreiten möglichst rasch zu übertragen, sagt Wolff: Denn je schneller die Daten verfügbar sind, desto schneller kann man reagieren.
  • Auf der anderen Seite geht es aber auch um das Management dieser Daten – also darum, „aus der riesigen Datenflut das herauszufiltern, was notwendig ist, um das Auto schneller zu verstehen oder auf der Strecke schneller zu bewegen.“
  • Im Rennen selbst geht es schließlich darum, die optimale Performance aus dem Auto heraus zu holen, also etwaige Fehler schon frühzeitig zu erkennen und live in den sogenannten „Race Support Rooms“ in England auszuwerten.