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.
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Toto Wolff ist zu Gast beim A1 IoT Day.
Toto Wolff war zu Gast beim A1 IoT Day. (c) Sebastian Kawka
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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.“

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Female Start-up Funding Index - vlnr.: Lisa Fassl, Natascha Fürst und Florian Haas | (c) Viktoria Waba/brutkasten / Martina Trepczyk / brutkasten
vlnr.: Lisa Fassl, Natascha Fürst und Florian Haas | (c) Viktoria Waba/brutkasten / Martina Trepczyk / brutkasten

Es ist wieder soweit: Die halbjährliche Trilogie der EY-Reports zur Startup-Finanzierung in Österreich wird mit der gewohnten Hiobsbotschaft komplettiert. Während die allgemeine Investment-Statistik Zyklen unterliegt, die sich in der langfristigen Betrachtung durchaus aufwärts bewegen, zeigt sich beim Female Startup Funding Index, den EY gemeinsam mit Female Founders und Fund F herausbringt, immer das gleiche Bild: Verbesserungen und Verschlechterungen passieren im Prozentpunkt-Bereich auf konstantem Keller-Niveau.

94,9 Prozent des Kapitals an rein männliche Teams

Die konkreten aktuellen Zahlen: Von den statistisch erfassten 472 Millionen Euro Risikokapital für österreichische Startups im ersten Halbjahr 2026 flossen 94,9 Prozent an rein männliche Founding-Teams, gemischte Teams erhielten 4,8 Prozent des Kapitals und rein weibliche Teams lediglich 0,3 Prozent; der Frauenanteil unter den Gründer:innen von Startups mit Investment im ersten Halbjahr liegt bei nur 13 Prozent; nur drei der 95 für den Index analysierten Startups mit Finanzierung haben ein ausschließlich weibliches Founding-Team; und bei Finanzierungen über zehn Millionen Euro gibt es kein einziges Gründungsteam mit weiblicher Beteiligung.

Fassl: „Der Aufschwung hat ein Geschlecht“

„2026 ist das Kapital zurück: 472 Millionen Euro Risikokapital für Österreichs Startups, mehr als eine Vervierfachung gegenüber dem Vorjahr, und so viele Finanzierungsrunden wie nie zuvor. Bei Frauen ist davon nichts angekommen. Während rein männliche Teams fast das gesamte Volumen einsammelten, gingen 0,3 Prozent des Geldes an rein weibliche Teams – rund 1,4 Millionen Euro im gesamten Halbjahr. Damit ist klar: Der Aufschwung hat ein Geschlecht“, kommentiert Lisa-Marie Fassl, Managing Partner von Fund F und Co-Gründerin von Female Founders.

Dass die Schieflage auch in einem starken Marktumfeld bestehen bleibt, habe mehrere Gründe, analysieren die Studienautor:innen: Große Finanzierungsrunden würden häufig von etablierten Venture-Capital-Fonds getragen, die auf bestehende Netzwerke, frühere Investmenterfolge und bekannte Muster zurückgriffen. Gleichzeitig zeige sich seit Jahren, dass Gründerinnen insbesondere beim Zugang zu Investorennetzwerken und großen Wachstumsfinanzierungen häufiger auf Hürden stoßen. Genau diese späten Finanzierungsphasen hätten jedoch den größten Einfluss auf die Verteilung des investierten Kapitals. „Das Problem beginnt nicht erst bei der Finanzierung, wird dort aber besonders sichtbar“, kommentiert Florian Haas, Head of Startup bei EY Österreich.

Fürst: „Die Zahlen widerlegen ein bequemes Narrativ“

Wie oben erwähnt, liegt der Frauenanteil unter den Gründer:innen jener Startups, die erfolgreich eine Finanzierung erhalten haben, bei rund 13 Prozent (31 von insgesamt 248 Gründer:innen). Eine weitere Aufschlüsselung: Von den insgesamt 95 erfassten Startups mit Investment im ersten Halbjahr, deren Gründungsteam bekannt ist, haben 72 ein ausschließlich männliches Founding-Team (76 Prozent), weitere 20 ein gemischtes Team (21 Prozent) und lediglich drei ein rein weibliches Gründungsteam (3 Prozent). Dabei handelt es sich um Factorymaker, Faund Social Dating Club und Recruitiverse.

Natascha Fürst, CEO von Female Founders, leitet daraus ab: „Die Zahlen widerlegen ein bequemes Narrativ: Es gründen genug Frauen – das Problem ist, wer von ihnen ans Kapital kommt.“ Die Studie zeige kein Problem an der Gründungsbasis, sondern ein strukturelles Versagen des Kapitalmarkts. „Und das lässt sich nicht wegdiskutieren“, so Fürst.

Lisa-Marie Fassl legt nach: „Noch nie saßen so viele Frauen in finanzierten Gründungsteams wie jetzt: 13 Prozent. Und trotzdem floss fast das komplette Kapital an rein männliche Teams. Mehr Frauen am Tisch heißt offensichtlich nicht mehr Geld für Frauen. Wer glaubt, dass das der nächste Aufschwung von selbst reguliert, hat die letzten vier Jahre die Augen zugemacht. Es wird Zeit, dass wir aufhören, eine rationale, wirtschaftliche Diskussion emotional zu führen. Denn als Standort lassen wir Rendite auf dem Tisch liegen, nachweislich, Jahr für Jahr.“

Keine Frau in Gründungsteams mit Investments über 10 Mio. Euro

Konkret lag bei Startups mit Finanzierungen bis zu einer Million Euro der Gründerinnenanteil bei 17 Prozent. Bei Finanzierungen zwischen einer und zehn Millionen Euro waren acht der insgesamt 75 Gründer:innen Frauen (11 Prozent). Bei allen analysierten Finanzierungen über zehn Millionen Euro bestanden die bekannten Gründungsteams ausschließlich aus Männern.

„Dass Gründerinnen bei kleineren Runden sichtbar sind, bei größeren Tickets aber praktisch verschwinden, zeigt sehr deutlich, wo die größte Herausforderung liegt: beim Zugang zu Wachstumskapital. Dort entscheidet sich letztlich, welche Unternehmen zu internationalen Champions werden“, analysiert Florian Haas.

Health-Sektor sticht positiv heraus

Deutliche Unterschiede beim Gender Investment Gap zeigen sich übrigens auch im Branchenvergleich: Hier sticht vor allem der Health-Sektor heraus, in dem insgesamt 17 Startups eine Finanzierung erhielten. Dort lag der Frauenanteil bei knapp 23 Prozent. Unter den insgesamt 48 Gründer:innen dieser Unternehmen befanden sich elf Frauen. Demgegenüber weisen mehrere technologieintensive Bereiche keine einzige Gründerin unter den finanzierten Startups auf, darunter SpaceTech/NewSpace, FinTech/InsurTech, Education, DefenseTech sowie ClimateTech/GreenTech/CleanTech.

„Gerade der Bereich Health zeigt, welches Potenzial entsteht, wenn unterschiedliche Perspektiven in Gründungsteams zusammenkommen“, kommentiert Natascha Fürst. „Vielfalt ist kein Selbstzweck, sondern ein Innovationsfaktor. Unterschiedliche Erfahrungen und Blickwinkel führen zu besseren Produkten, neuen Märkten und nachhaltigeren Unternehmen.“

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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.

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Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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  • 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.“
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  • 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.“
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