Petra Fuchsíková tuvo la idea de conectar su motocicleta de carreras con MindSphere cuando la plataforma se lanzó al mercado checo. La solución en la nube era nueva y, al principio, había un número limitado de ejemplos de uso real.

“Solo teníamos disponibles estudios de casos del extranjero; toda la información fue indirecta. Entonces pensé en crear mi propio proyecto y conectar una máquina de la que sabía mucho con MindSphere ”, dice Petra Fuchsíková.

“De esta manera, podríamos presentar datos reales que podrían impresionar a los clientes más que, digamos, una máquina común. Este fue el nacimiento de la idea de una motocicleta inteligente, y gracias a un colega de mi equipo que eligió el hardware adecuado y luego lo encargó, toda la solución se convirtió en realidad ".

A primera vista, no se puede ver que es una motocicleta "inteligente" equipada con sensores sensibles instalados en varias partes de la motocicleta. A excepción de la horquilla, todos los sensores están ocultos por la carrocería. El motivo es bastante común: en caso de caída, la tecnología podría dañarse, aunque los sensores se coloquen dentro de carcasas impresas en una impresora 3D.

Durante las sesiones de entrenamiento y las carreras, los sensores recopilarán datos sin procesar no solo de la motocicleta sino también del entorno externo. Una vez que los datos se envían a MindSphere a través de una aplicación, se analizarán y el conocimiento obtenido servirá para mejorar la configuración de la motocicleta. Esta tecnología digital proporciona al ciclista una retroalimentación excepcional y la posibilidad de mejorar no solo la condición técnica de su máquina, sino también su estrategia de carrera y estilo de conducción.

El equipo de carreras utiliza la aplicación Fleet Manager, un componente gratuito de la plataforma MindSphere, para analizar los datos de la motocicleta. Gracias a él, pueden monitorear mediciones de datos individuales, comparar valores guardados durante un período seleccionado y crear gráficos. Otra función de la aplicación Fleet Manager es la creación de reglas. “Podemos crear límites avanzados para las cantidades medidas y, si se superan, el sistema nos alertará”, explica el piloto.

El equipo de carreras puede mostrar los datos enviados a MindSphere por los sensores de la motocicleta y evaluados a través de la aplicación Fleet Manager en línea durante el viaje o fuera de línea en cualquier momento que sea necesario. La corredora por sí misma no puede controlar los datos, eso no se combina bien con la conducción a altas velocidades. Sin embargo, si es necesario, sus colegas en boxes pueden informarle sobre un peligro inminente que se puede leer a partir de los datos que utilizan el altavoz de su casco. “Por ejemplo, pueden decirme que mi neumático trasero no está lo suficientemente caliente para frenar de forma extrema o para un ángulo de inclinación extremo en una curva”, dice Petra Fuchsíková.

El análisis rápido de datos directamente en el circuito también es muy beneficioso en situaciones sin peligro inminente. Permite a los mecánicos reaccionar a los datos mostrados y configurar la motocicleta para lograr los mejores resultados posibles inmediatamente después de que el corredor regrese de su sesión de entrenamiento.

Luego, el corredor y su equipo llevan a cabo un análisis de datos en profundidad en la paz y tranquilidad de su oficina, donde se pueden ver muchos más aspectos de un viaje determinado. “En ese momento, podemos utilizar las bibliotecas de MindSphere y procesar los datos utilizando una lógica de orden superior. Por ejemplo, podemos usar redes neuronales, aprendizaje automático, análisis predictivo y otros, que están integrados en las bibliotecas de la plataforma Siemens ”, explica Petra Fuchsíková.