Nutzen Sie das Wetter auf der Rennstrecke zu Ihrem Vorteil

Sehen Sie, wie bahnspezifische Daten dafür sorgen, dass die harte Arbeit Ihres Teams nicht durch unerwartete Umweltveränderungen zunichte gemacht wird.

Weißer Rennwagen mit eingeschalteten Scheinwerfern fährt auf einer nassen, kurvigen Rennstrecke, umgeben von Wald.

Bleiben Sie mit lokalen Wetterdaten im Rennen

Rennen werden häufig beim Übergang zwischen verschiedenen Bedingungen gewonnen oder verloren. Echtzeit-Wetterdaten auf Streckenebene eliminieren das Risiko, sich in kritischen strategischen Phasen auf regionale Durchschnittswerte oder Intuition verlassen zu müssen.

Diese datengestützte Klarheit gewährleistet, dass Reifenentscheidungen mit einem hohen Maß an Sicherheit getroffen werden, wodurch das Team vor taktischen Fehlern geschützt wird, die auftreten, wenn die Boxencrew gezwungen ist, zu raten.

Und das Ergebnis? Eine entschlossenere Kommunikation und eine Strategie, die auch bei wechselnden Streckenbedingungen gültig bleibt.

Boxencrew-Mitglieder in marineblauen Anzügen und Helmen warten an einem grünen und weißen Rennwagen auf einer nassen Rennstrecke.
Eine Menschenmenge versammelte sich unter einem dramatischen, wolkenverhangenen Himmel mit blauen Flecken und Sonnenschein in der Boxengasse einer Rennstrecke.

Sitzungsplanung mit streckenspezifischen Daten

Bei begrenzter Fahrzeit muss jede Runde repräsentative Daten liefern. Unbeobachtete Wetteränderungen können eine Einstellung irrelevant machen und zu Fehlern aufgrund von verrauschten Telemetriedaten führen.

Durch die Überwachung der Wetterdaten auf Streckenebene in Echtzeit können die Teams die optimalen Zeitfenster für Qualifying-Simulationen und Langstreckenfahrten ermitteln. 

Dadurch wird sichergestellt, dass die gesammelten Daten die Leistung des Autos realistisch widerspiegeln, sodass das Team keine Ressourcen wie Reifensätze und Motorlaufleistung für Sessions verschwendet, die keine wertvollen Erfahrungen für den Renntag liefern.

Planung mit historischen Daten und Prognosen

Ein erfolgreiches Rennwochenende basiert auf der Minderung von Unsicherheiten. Mit hochpräzisen Wetterdaten können Sie mehrere Szenarien modellieren und so sicherstellen, dass strategische Reaktionen im Voraus geplant werden und nicht nur reaktiv erfolgen.

Dieser Vorbereitungsgrad reduziert die kognitive Belastung des Ingenieurteams bei veränderten Bedingungen und stellt sicher, dass das Unternehmen weiterhin auf die Umsetzung fokussiert bleibt, anstatt sich mit Schadensbegrenzung zu befassen.

Mann in einem Ford Performance-Shirt mit einem Laptop in der Hand, im Hintergrund ein verschwommener gelber Rennwagen.

Simulation nach dem Rennen unter Verwendung von Strecken- und Wetterdaten

Kontinuierliche Verbesserung erfordert die Fähigkeit, die Fahrzeugleistung von Umgebungsvariablen zu isolieren.

Ohne präzise Wetterberichte kann es bei der Analyse nach dem Rennen zu Fehlinterpretationen kommen, was dazu führt, dass Teams Probleme lösen, die gar nicht existieren. Mit SectorWeather können Teams überprüfen, ob ein Geschwindigkeitsverlust auf eine mangelhafte Abstimmung oder eine lokale Veränderung der Streckentemperatur zurückzuführen ist.

Dieser Validierungsprozess schützt den Entwicklungszyklus und stellt sicher, dass Schlussfolgerungen auf Daten basieren und das Team nicht Annahmen in das nächste Ereignis hinein projiziert.

Langfristige Leistungsanalyse

Über eine gesamte Saison hinweg stellen nicht quantifizierte Wettervariablen eine erhebliche Fehlerquelle bei der Leistungsmodellierung dar.

Die Behandlung von atmosphärischen Daten als Kernbestandteil des Telemetrie-Stacks ermöglicht die Identifizierung echter Leistungssignale.

Diese langfristige Erkenntnis ermöglicht genauere Simulationen und schützt die langfristige Entwicklungsstrategie davor, durch Ausreißer im Umfeld verzerrt zu werden, wodurch ein klareres Bild der tatsächlichen Wettbewerbsposition des Fahrzeugs entsteht.

Verschwommener grauer Rennwagen, der über eine karierte Ziellinie auf einer Asphaltbahn rast, überlagert mit Wetterdaten-Diagrammen.

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