Konstruktion: Ducati Corse integriert Internet of Things und AI

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Ducati Corse, die Rennabteilung der Ducati Motor Holding, integriert in Zusammenarbeit mit dem Consulting-Unternehmen Accenture IoT und Künstliche Intelligenz in die Tests der MotoGP-Motorräder. Mit dieser Lösung kann Ducati Corse intelligente Testprogramme fahren, um bessere Ergebnisse im Rennen zu erzielen. 

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Ducati Corse, die Rennabteilung der Ducati Motor Holding, integriert in Zusammenarbeit mit dem Consulting-Unternehmen Accenture IoT und Künstliche Intelligenz in die Tests der MotoGP-Motorräder. Mit dieser Lösung kann Ducati Corse intelligente Testprogramme fahren, um bessere Ergebnisse im Rennen zu erzielen.

Accenture Analytics, Official Digital Partner des Ducati-Rennteams in der MotoGP-Weltmeisterschaft, arbeitet mit dem Team zusammen, um ein intelligentes Testkonzept mit einem maßgeschneiderten Analysesystem zu entwerfen. Integrierte Verfahren des maschinellen Lernens führen dazu, dass je mehr Daten in das System einfließen, desto mehr Konfigurationen für das Testen mit immer genaueren Leistungsvorhersagen verfügbar sind.

Tools für die Datenvisualisierung für eine intuitive Anwendung sollen es den Testingenieuren erlauben, mit den gewonnenen Einsichten zu interagieren und sie an jedem beliebigen Punkt zu optimieren, um eine andere Perspektive auf Konfigurationen und Bestzeiten zu erhalten. Mit diesem Vorgehen lassen sich mehr Ergebnisse mit weniger realen Testfahrten auf der Strecke erreichen, was Zeit, Geld und Mühen erspart, die früher für das Testen erforderlich waren. So werden die Motorräder mit jedem Testlauf intelligenter. Luigi Dall’Igna, Ducati Corse General Manager, gibt zu bedenken: „Es gibt 18 MotoGP-Rennstrecken, und um sicherzugehen, dass unsere Bikes am Limit fahren, müssen wir so viele Konfigurationen und Szenarien wie möglich testen“. Bisher habe man hervorragende Resultate mit der Accenture-Lösung gesehen.

Mit bis zu 100 IoT-Sensoren an den Motorrädern und vorhandenen Testdaten ermöglicht die Lösung von Accenture den Ingenieuren, neue Szenarien durch die Simulation und Bewertung der Leistung unter eine Vielzahl von Bedingungen zu entwickeln. Durch Analytik und Verfahren des maschinellen Lernens versetzen die simulierten, auf den Rennstrecken gewonnenen Daten die Konstrukteure in die Lage, aus diesen Daten zu lernen und damit umzugehen, um die optimale Konfiguration für jedes Rennen herauszufinden.

Marco Vernocchi, EALA Lead of Accenture Analytics, Teil von Accenture Digital, erklärt: “Durch die Simulation und Überwachung der Leistung des Motorrads unter zahlreichen Strecken- und Wetterbedingungen können wir das maschinelle Lernen in Verbindung mit den IoT-Sensordaten einsetzen, und so dazu beitragen, Zeit, Kosten und Arbeitseinsatz für traditionelle Tests auf der Strecke einzusparen.“ 

Bis jetzt hat man rund 4‘000 Streckensegmente und mehr als 30 unterschiedliche Rennszenarien ausgewertet. Daten wie Motorparameter, Geschwindigkeit, Reifen- und Bremsentemperatur werden gesammelt, und das Ducati-Team wird diese verwenden, um MotoGP-Rennen zu planen und sich darauf optimal vorzubereiten.

Marcello Tamietti, Connected Transport lead bei Accenture Digital führt aus: “Die ersten Ergebnisse sind sehr vielversprechend. Die Option, Daten von den Motorrädern und aus früheren Rennen zusammenzutragen, erlaubt es uns, für jedes Setting verschiedene mögliche Ausgänge durchzuspielen.“

Bild: Ducati Corse nutzt maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz für Tests. Bild: 

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