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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Die Eye-Tracking-Brille von Viewpointsystem kommt im Rahmen des EU-Projekts Manufactor in der Industrie zum Einsatz | (c) viewpointsystem
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Einarbeitungszeiten um mehr als 35 Prozent und Fertigungsfehler um 20 Prozent reduzieren; gleichzeitig das Vertrauen der Mitarbeitenden in die eigenen Fähigkeiten um mehr als 20 Prozent steigern und die körperliche und mentale Belastung senken – das sind die ambitionierten Ziele des Projekts Manufactor.

Mit sechs Millionen Euro von Horizon Europe gefördert

14 Partner aus zehn EU-Ländern sind daran beteiligt, darunter Universitäten wie TU Darmstadt (Deutschland) und Universität Uppsala (Schweden), Industriebetriebe wie Hitachi Energy Sweden und Volkswagen Autoeuropa (Portugal) und Startups wie u-sense.it (Italien) und Viscando (Schweden). Mit dem oberösterreichischen Maschinenbauer Fill und dem Wiener Datenbrillen-Startup Viewpointsystem sind auch zwei österreichische Unternehmen bei dem im Rahmen von Horizon Europe mit sechs Millionen Euro geförderten EU-Projekt dabei.

Zusammenführung mehrerer Technologien

Um die zuvor genannten Ziele zu erreichen, sollen im Rahmen des auf drei Jahre angesetzten Forschungs- und Entwicklungsprojekts mehrere Technologien zusammengeführt werden und ein validierter Prototyp entstehen: tragbare Sensoren, XR-Brillen, Eye Tracking, 3D-Bildsensoren, KI-Agenten und Human Digital Twins. „Zusammen liefern sie Informationen über die körperliche und kognitive Situation der Mitarbeitenden und ermöglichen eine situationsgerechte Unterstützung direkt am Arbeitsplatz. Im Mittelpunkt stehen dabei der Mensch und die Frage, wie Technologie ihn bei seiner Arbeit bestmöglich unterstützen kann“, heißt es von Projektpartner Viewpointsystem in einer Aussendung.

Vom Eye-Tracking zum „Human Digital Twin“

Das Wiener Startup steuert als einer von vier zentralen Technologiepartnern eine Weiterentwicklung seiner Eye-Tracking-Brille bei. Die Eye-Tracking- und Kameradaten der Brille sollen im Projektverlauf mit weiteren Sensordaten zusammengeführt werden. Daraus soll ein Echtzeitbild der körperlichen und kognitiven Situation von Mitarbeitenden, also ein sogenannter „Human Digital Twin“ entstehen. KI-Agenten sollen diese Informationen dann nutzen, um die Unterstützung an die jeweilige Situation anzupassen, etwa durch Audioanweisungen oder direkt in der XR-Brille eingeblendete Informationen.

„KI kann ihre Unterstützung an die Person und die jeweilige Situation anpassen“

„Wirklich adaptive Unterstützung beginnt damit, den Menschen hinter der Aufgabe zu verstehen. Eye Tracking gibt uns in Echtzeit Aufschluss über die Aufmerksamkeit und kognitive Belastung eines Menschen“, erklärt Frank Linsenmaier, CTO von Viewpointsystem. „Auf dieser Grundlage kann KI ihre Unterstützung an die Person und die jeweilige Situation anpassen und damit über eine reine Automatisierung von Assistenz hinausgehen.“

Test in der Next World Factory von Fill

Getestet wird das unter anderem bei Industriepartner Fill, konkret im firmeneigenen Ausbildungs- und Lernzentrum Next World Factory. Im Projekt soll untersucht werden, wie adaptive, KI-gestützte Assistenz den Kompetenzerwerb beschleunigen und die sichere Anwendung im Arbeitsalltag unterstützen kann. Martin Muik, Forschung und Entwicklung bei Fill, nennt auch den Fachkräftemangel als Grund für das Projekt. „Mit Manufactor wollen wir erproben, wie intelligente Assistenz das Lernen individueller, effizienter und motivierender gestalten und Menschen dabei unterstützen kann, ihr Potenzial bestmöglich zu entfalten.“

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

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  • 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.
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  • 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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