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La tecnología que ahorra tiempo y dinero a un equipo de MotoGP como Ducati
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MAXIMIZAR UNOS ENTRENAMIENTOS CON DATOS

La tecnología que ahorra tiempo y dinero a un equipo de MotoGP como Ducati

La tecnología cada vez está más presente en cualquier sector de nuestra sociedad, y en un deporte como el motociclismo no iba a ser algo ajeno. Así ayuda el análisis de datos a crecer a Ducati

Foto: La pantalla donde se visualizan datos para manejar por los ingenieros.
La pantalla donde se visualizan datos para manejar por los ingenieros.

Las empresas buscan la optimización de cada uno de sus departamentos, productos y servicios. En el mundo del deporte ocurre lo mismo y, para ejemplo, el equipo de Jorge Lorenzo, Ducati, que se apoya en la tecnología para manejar un sistema que hace de sus pruebas en los circuitos más rápidas, baratas y efectivas. Para ello crean pruebas de inteligencia y realizan predicciones de rendimiento, por lo que, cuantos más datos entren en el sistema, más configuraciones estarán disponibles para hacer pruebas cada vez más precisas.

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“Hay 18 circuitos de MotoGP y para asegurarnos de que nuestras motos tienen un rendimiento máximo en todos ellos, necesitamos probar tantas configuraciones y escenarios como sea posible", ha comentado Luigi Dall'Igna, Director General de Ducati Corse. "Hasta ahora, hemos obtenido excelentes resultados en laboratorio. La capacidad de utilizar datos, tanto existentes como nuevos, nos ayuda a elegir la configuración óptima para nuestras motos. Esta innovadora herramienta hace que nuestras pruebas se realicen bajo un procedimiento más inteligente, ayudándonos a obtener el mejor rendimiento de nuestras motocicletas, sea cual sea el clima o la pista”.

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Las herramientas de visualización de datos, procedente de la compañía Accenture, permite a los ingenieros de pruebas interactuar con los resultados y ajustarlos en cualquier momento para crear una nueva aproximación a las configuraciones y los tiempos de carrera. Esto proporcionará más resultados en menos sesiones de entrenamiento en pista ahorrando tiempo, dinero y esfuerzo, previamente requeridos para las pruebas, y creando motocicletas que se vuelven más inteligentes con cada prueba.

100 sensores para recoger información

La información procede de los 100 sensores colocados en las motos y los datos de prueba existentes, la solución permitirá a los ingenieros del equipo crear nuevas situaciones, simulando y evaluando el rendimiento de la moto en varias condiciones y para cualquier carrera de MotoGP. Toda esta inteligencia se refleja en una pantalla, que facilita el trabajo de todo el equipo. Este sistema permite probar más configuraciones potenciales que nunca, maximizando los beneficios de las pruebas en pista y obteniendo, a priori, una ventaja competitiva para el día de la carrera. Los rivales, en este sentido, también cuentan con sus propias armas.

"Al simular y monitorizar la actividad de una motocicleta en una amplia variedad de condiciones de pista y condiciones atmosféricas, hemos podido aplicar aprendizaje automático integrado con datos obtenidos de los sensores de IoT, para ayudar a minimizar el tiempo, el gasto y el esfuerzo de las pruebas tradicionales en pista. En definitiva, esperamos que esta innovadora solución ayude al equipo Ducati a mantenerse en la vanguardia en cada carrera en la que compitan”, asegura Marco Vernocchi, de Accenture Digital.

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Hasta la fecha, se han analizado alrededor de 4.000 sectores de circuitos de carreras y más de 30 escenarios diferentes. En estas pruebas se han recogido datos como los parámetros de marcha del motor, la velocidad, las revoluciones y la temperatura de los neumáticos y los frenos, y el equipo de Ducati los utilizará para planificar, preparar y realizar pruebas para las carreras de MotoGP.

Las empresas buscan la optimización de cada uno de sus departamentos, productos y servicios. En el mundo del deporte ocurre lo mismo y, para ejemplo, el equipo de Jorge Lorenzo, Ducati, que se apoya en la tecnología para manejar un sistema que hace de sus pruebas en los circuitos más rápidas, baratas y efectivas. Para ello crean pruebas de inteligencia y realizan predicciones de rendimiento, por lo que, cuantos más datos entren en el sistema, más configuraciones estarán disponibles para hacer pruebas cada vez más precisas.

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