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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Impeto Impact Gründer Jim Lefébre © Jim Lefébre

Ein Fully-Merchant-BESS (Battery Energy Storage System) ist ein Batteriespeicher, der seine Erlöse vollständig am freien Strommarkt erwirtschaftet, ohne langfristige Verträge, feste Einspeisevergütungen oder staatliche Garantien. Durch den steigenden Anteil an z.B. Photovoltaik und Windkraft kommt es im Netz häufig zu Überschussenergie und starken Preisschwankungen – etwa Negativpreisen zur Mittagszeit im Sommer. Speicherbetreiber:innen nutzen das für Arbitrage: Sie kaufen Strom, wenn er günstig ist, und verkaufen ihn, sobald die Preise wieder steigen. Zusätzlich lässt sich mit einer Batterie auch Regelenergie zur Netzstabilisierung anbieten.

Dieses Geschäftsfeld zeichnet sich zum einen durch hohe Gewinnchancen bei stark schwankenden Strompreisen, aber auch volles Risiko bei fallenden Marktpreisen oder geringer Volatilität aus. Hinzu kommt, dass ein Speicher gleichzeitig auf fünf Erlösmärkten agiert – darunter Day-Ahead und Regelenergie –, die permanent miteinander konkurrieren und sich gegenseitig Kapazitäten streitig machen. Diese unsichere Dynamik führt für Betreiber:innen wiederum zu erschwerten Finanzierungsmöglichkeiten bei Banken. Hier setzt Impeto Impact mit seinem Tool BESS-Invest an.

Modellrechnungen statt Live-Einsatz

„Man kann eigentlich immer nur in einem Markt handeln. Also muss man in der Modellierung entscheiden, in welchem Markt der Strom gekauft und verkauft wird, um letztlich einen plausiblen Business Case zu erteilen“, erklärt Jim Lefébre, Gründer von Impeto Impact. Sein laut eigenen Angben komplett eigenfinanzierte Produkt soll jetzt mehr Transparenz für Investor:innen bringen und setzt bei der Modellierung auf sogenanntes Forwardtesting. „Backtesting beantwortet, was gewesen wäre“, erklärt der Gründer. „Für eine Investitionsentscheidung mit 15 Jahren Laufzeit braucht der Markt eine Antwort auf das, was kommt.“

BESS Invest soll eine fünfjährige Markthistorie mit eigenen Projektionsannahmen zu Preistrends, Reserve-Erlösen und Volatilität verknüpfen. Laut Unternehmensangaben entstünden aus diesem Zusammenspiel simulierte Marktpfade in 15-Minuten-Auflösung – bis hinunter zum eigentlichen Lastprofil der Batterie. Das Modell würde dabei eine Ergebnisbandbreite vom konservativen bis zum optimistischen Szenario abbilden. Verändere sich die Marktlage, ließe sich dies über erneute Simulationen jederzeit anpassen. Dabei handelt es sich laut Lefèbre ausdrücklich um Modellrechnungen und Schätzungen zur Plausibilisierung, nicht um eine Live-Optimierung.

BESS Invest Dashboard © Impeto Impact

Verzicht auf KI

Ursprünglich entstand die Idee aus Lefèbres eigenem Beratungsgeschäft: Der Markt für Großspeicher sei dynamisch, die Kapitalmobilisierung stocke jedoch mangels Transparenz, so Lefèbres Erkenntnis. Gemeinsam mit Jonas Puck von der WU Wien wurde daraus zunächst das Whitepaper „Charging Ahead“ aus dem schlussendlich das Tool mithilfe von Pilotkund:innen aus dem Kreis großer Energieversorger hervorging.

Auf Künstliche Intelligenz wird verzichtet: „Wir arbeiten bei unseren Simulationen strikt ohne KI, weil eine KI auch halluzinieren kann“, so Lefèbre. Ein geschlossener Algorithmus soll stattdessen nachvollziehbare Ergebnisse hervorbringen.

Vor der Gründung war Lefèbre unter anderem ÖVP-Pressesprecher ehe er 2017 bis 2019 die Position des Pressesprechers im Justiz- und später im Finanzministerium übernahm. Anschließend war er in diversen Positionen für Montana Tech Components des Investors Michael Tojner, sowie den Batteriehersteller Varta tätig. Bis heute vertritt er zudem die von Tojner mitgegründete eXplore!-Initiative. Außerdem fiel Lefébre in der Vergangenheit beim brutkasten mit seinem Corona-Test-Startup auf.

Co-Location und Expansionspläne

Vertrieben wird BESS Invest im Lizenzmodell mit drei Paketstufen, wahlweise als Monatslizenz oder als Berechnungskontingent im 50er-Block. Bislang modelliert die Software den reinen Speicherbetrieb. Als nächsten Schritt will das Team die Integration von Co-Location-Projekten und Industrieanwendungen angehen. Außerdem plant Lefèbre die Expansion nach Deutschland und perspektivisch in Richtung Südosteuropa.

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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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