Las simulaciones previas a la carrera con TIBCO Spotfire desempeñan un papel fundamental en la preparación y configuración de los coches.
TIBCO Software Inc., líder mundial en datos empresariales, que permite a sus clientes conectarse, unificar y predecir con seguridad los resultados comerciales, resolviendo los desafíos más complejos del mundo basados en datos. TIBCO ha anunciado su asociación con el recientemente coronado ocho veces campeón del mundo de constructores de la FIA, el equipo de Fórmula 1 Mercedes-AMG Petronas. Durante la pasada temporada, el equipo de F1 amplió su uso de TIBCO Spotfire® en las simulaciones de carrera que influyen en las decisiones de configuración del coche al minuto. El equipo también amplió su uso de la herramienta TIBCO Cost Visualizer para el análisis detallado del costo-valor a través de fuentes de datos de ingeniería y finanzas para cumplir con las regulaciones de límites de costos de la FIA. Ambas tecnologías juegan un papel clave en el diseño, desarrollo e ingeniería del nuevo vehículo Mercedes-AMG F1 W13 EQ Performance.
«Ha sido un año difícil para todos los equipos, con una serie de protocolos COVID, nuevas regulaciones, una serie de nuevos circuitos y un calendario repleto que ha supuesto una enorme presión para todos. A medida que la temporada se acercaba al final, el uso de gemelos digitales y simulaciones de carrera por parte del equipo jugó un papel fundamental en la optimización del rendimiento del coche, y en la obtención de puntos cruciales para el campeonato en un entorno altamente competitivo», dijo Michael O’Connell, director de Análisis de TIBCO. «Todo el equipo de TIBCO quiere felicitar al equipo de Fórmula Uno Mercedes-AMG Petronas por una temporada increíble y por conseguir su octavo Campeonato Mundial de Constructores de Fórmula Uno de la FIA consecutivo.»
Las empresas forjaron una asociación continua en materia de innovación dentro y fuera de la pista, y TIBCO Spotfire continuó permitiendo al equipo de Fórmula Uno Mercedes-AMG Petronas comprender los factores que afectan al rendimiento del coche, y permitiendo las actualizaciones de la configuración del coche durante todo el fin de semana de la carrera. Con circuitos nuevos y modificados, las simulaciones basadas en la tecnología digital desempeñaron un papel crucial en el éxito del equipo. El equipo utilizó Spotfire® para analizar las simulaciones y evaluar los efectos de los parámetros de configuración del coche, como la suspensión, los alerones traseros y delanteros y la aerodinámica, en el rendimiento del coche.
Trabajando con gemelos digitales de los coches, el equipo realizó millones de simulaciones, utilizando combinaciones de los parámetros ajustables para evaluar el rendimiento de los coches en los circuitos. Los resultados de la simulación se utilizaron para poner a punto los coches y configurarlos a lo largo del fin de semana de la carrera. La evolución de la puesta a punto y la configuración de los coches fueron fundamentales para el rendimiento de los mismos, especialmente en la última serie de carreras en América y Oriente Medio, en una batalla muy competitiva por el campeonato.
«Las carreras se han convertido en mucho más que el coche. Tenemos que proporcionar a nuestros pilotos toda la información que necesitan para sacar lo mejor del coche en ese día, ese circuito y en esas condiciones, y todo ello proviene de los datos», dijo Michael Taylor, director de TI del equipo de Fórmula 1 Mercedes-AMG Petronas. «Nuestra asociación con TIBCO se ha vuelto aún más importante, ya que utilizamos los datos para crear una mejor visión de cada carrera a través de simulaciones. La herramienta TIBCO Cost Visualizer también ofrece información sobre el valor y el costo desde el diseño hasta la fabricación y el rendimiento en pista, lo que nos da una ventaja general a la hora de planificar y ejecutar cada carrera, y a lo largo de la temporada.»
Obtenga más información sobre esta rápida asociación de datos y sobre cómo TIBCO sigue permitiendo al equipo de Fórmula 1 Mercedes-AMG Petronas mantenerse a la cabeza de las carreras.