Ein smartes Motorrad auf dem Weg zum Sieg

Petra Fuchsíková und ihre Honda CBR 600RR – gemeinsam sammeln sie auf der Rennstrecke Trophäen. Kürzlich erhielt das erfolgreiche Team einen neuen, effizienten Assistenten: MindSphere, das offene, cloud-basierte IoT-Betriebssystem von Siemens.

Petra Fuchsíková ist nicht nur Fahrerin eines einzigartigen MindSphere-Motorrads, sondern arbeitet für Siemens in Tschechien auch als Beraterin für das Digital Enterprise und das offene, cloud-basierte IoT-Betriebssystem von Siemens.

 

Als Motorradfahrerin mit Leib und Seele liebt Petra Fuchsíková seit ihrer Kindheit Motorradrennen. Allerdings ging sie erst vor kurzem, im Jahr 2015, selbst auf die Rennstrecke, wo der Erfolg nicht lang auf sich warten ließ. In der Kategorie der europäischen Fahrer ohne Lizenz belegte sie 2017 and 2018 den ersten Platz in der Gesamtwertung. 

Rennmotorrad mit MindSphere

Die Idee, ihr Rennmotorrad mit MindSphere zu verbinden, kam Petra Fuchsíková auf die Idee, als die Cloud-Plattform auf dem tschechischen Markt kam. Die Cloud-Lösung war neu, und am Anfang gab es nur wenige reale Anwendungsbeispiele.

 

„Uns standen nur Referenzen aus dem Ausland zur Verfügung. Deshalb wollte ich mein eigenes Projekt erstellen und eine Maschine mit der Cloud verbinden, die mir sehr vertraut ist“, sagt Petra Fuchsíková.

 

„Damit wären wir in der Lage, Daten zu präsentieren, die die Kunden mehr beeindrucken als, sagen wir mal, die Daten einer gewöhnlichen Maschine. Dies war die Geburtsstunde der Idee eines intelligenten Motorrads, und dank eines Kollegen aus meinem Team, der die passende Hardware fand und die Lösung entwickelte, wurde die Idee Realität.“

„Smartes“ Motorrad

Auf den ersten Blick sieht man es der Maschine nicht an, dass es sich um ein „intelligentes“ Motorrad handelt, das mit empfindlichen Sensoren ausgestattet ist, die an verschiedenen Teilen des Motorrads angebracht sind. Bis auf die Gabel sind alle Sensoren durch die Karosserie verdeckt. Sämtliche dieser Schutzgehäuse wurden im 3D-Druck-Verfahren hergestellt und sollen sicherstellen, dass die Sensoren im Fall eines Sturzes nicht beschädigt werden.

Mit der Cloud verbunden

Während Trainingseinheiten und Rennen sammeln die Sensoren Rohdaten. Nicht nur vom Motorrad, sondern auch aus der Umgebung. Nachdem die Daten über eine Anwendung an MindSphere gesendet wurden, werden sie analysiert, und das gewonnene Wissen dient dazu, die Einstellungen des Motorrads zu verbessern. Diese digitale Technologie gibt der Fahrerin wertvolles Feedback und die Möglichkeit, nicht nur die Technik ihrer Maschine, sondern auch ihre Rennstrategie und ihren Fahrstil zu verbessern.

 

Das Rennteam nutzt die Fleet-Manager-Anwendung, eine kostenlose Komponente der MindSphere-Plattform, um die Daten des Motorrads zu analysieren. Auf diese Weise kann das Team einzelne Datenmessungen überwachen, Werte über einen bestimmten Zeitraum hinweg miteinander vergleichen und Diagramme erstellen. Eine weitere Funktion der Fleet Manager-Anwendung ist die Erstellung von Regeln. „Wir können Grenzwerte definieren und wenn diese überschritten werden, werden wir vom System gewarnt“, erklärt Petra Fuchsíková.

Datenanalyse in der Cloud

Das Rennteam kann sich die von den Sensoren des Motorrads an MindSphere gesendeten Daten während der Fahrt jederzeit online oder offline anzeigen lassen. Die Rennfahrerin selbst kann die Daten nicht überwachen – schließlich muss sie sich aufs Fahren mit hoher Geschwindigkeit konzentrieren. Bei Bedarf können ihre Kollegen sie jedoch über die Kopfhörer im Helm vor einer drohenden Gefahr warnen. „Sie können mir zum Beispiel sagen, dass mein Hinterreifen nicht warm genug ist, um extrem zu bremsen oder um mit einem starken Neigungswinkel in eine Kurve einzubiegen“, sagt Petra Fuchsíková.

Schnelle Datenanalyse

Eine schnelle Datenanalyse direkt an der Rennstrecke ist auch in Situationen ohne unmittelbare Gefahr von großem Nutzen. Es ermöglicht den Mechanikern, unmittelbar nach der Trainingseinheit auf die ermittelten Daten zu reagieren und das Motorrad bestmöglich einzurichten.

 

Die detaillierte Datenanalyse erfolgt dann später noch einmal in Ruhe im Büro, wo sich die Rennfahrerin und ihr Team alle wichtigen Aspekte einer bestimmten Fahrt anschauen. „Wir können dabei MindSphere-Bibliotheken und Logiken einsetzen. Zum Beispiel können wir neuronale Netzwerke, maschinelles Lernen, Vorhersageanalysen und andere Technologien verwenden, die in den Bibliotheken der Siemens-Plattform enthalten sind“, erklärt Petra Fuchsíková.

Die promovierte Ingenieurin Petra Fuchsíková, die für Siemens in Tschechien als Digital Enterprise & MindSphere Consultant arbeitet, ist eine außergewöhnliche Motorradfahrerin. In der europäischen Serie von Amateurrennen für nicht lizenzierte Fahrer belegte sie 2017 und 2018 den ersten Platz in der Gesamtwertung des Cups und gewann 2015, 2016 und 2019 den zweiten Platz in ihrer Rennserie.


Im Gegensatz zu Profirennen finden unlizenzierte Fahrten, Trainings, Qualifikationen und Rennen innerhalb eines Tages statt. Die Gesamtwertung der Meisterschaft wird durch die Anzahl der punktegebundenen Punkte jedes Rennens bestimmt. Wenn punktegleich sind, ist die höhere Anzahl an besseren Platzierungen entscheidend. 

Im Vergleich zu einer Serienmaschine ist das MindSphere-Motorrad mit speziellen Rennteilen ausgestattet: leichtere Räder, überarbeitete Stoßdämpfer vorne und hinten, anderer Lenker, andere Hebel, andere Fußrasten und Quickshifter, ein Lenkungsdämpfer, eine Racing-Bremspumpe, andere Ansaugtrichter, ein leichterer Renn-Kabelbaum und ein Akrapovič-Auspuff. Der verwendete Motor ist ein reguläres Serienmodell, das den Vorschriften der Supersport-Klasse entspricht, in der das Motorrad antritt.

Juni 2020

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