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F1進行數字化轉型的成功經驗:使用數據是一種制勝策略

數字化轉型
幫助賽車運動進行數字化轉型當然是一次學習的經歷。我們所做的和學到的許多東西也適用于企業IT。以下是我在一級方程式令人興奮和收獲頗豐的一段時間里的一些重要收獲,以及你如何利用它來推動你的業務向前發展。

 

我在賽車運動領域工作了將近10年,首先是在三菱雷亞特,為此我周游世界,經歷了在拉力賽上為現場工程師提供IT服務的誕生,然后是本田賽車,它是一級方程式賽車中最大的品牌之一。 

你也可以在Hulu和Disney+于11月15日發布的紀錄片《布朗:不可能的F1故事》中看到我——因為我也是布朗大獎賽團隊的一員,他們只存在了一年,沒有錢,也沒有贊助,但卻贏得了一級方程式世界冠軍。 

在我從事賽車運動的早期,我們會修改規則,以便更快地將汽車數據送到我的工程師手中,我就是一個IT團隊的成員,但當21世紀初賽車運動中的IT開始騰飛時,每一支車隊都開始在所有的賽車賽事中配備一支IT團隊,很明顯,我們可以利用技術來提高自己的競爭力,顯然,它奏效了。 

幫助賽車運動進行數字化轉型當然是一次學習的經歷。我們所做的和學到的許多東西也適用于企業IT。以下是我在一級方程式令人興奮和收獲頗豐的一段時間里的一些重要收獲,以及你如何利用它來推動你的業務向前發展。 

不要害怕使用尖端技術 

在我從事賽車運動期間,與IT相關的重大變化之一涉及到了虛擬化技術。采用虛擬化使我們能夠將更多的計算整合到極小的空間中,并節省資金,這意味著我們可以為IPTV之類的東西提供一個平面拓撲,這樣我們就可以把它帶到更多的地方——進入車庫,然后回到我們在總部的工程團隊設施。 

當冰島的一次火山噴發擾亂了歐洲以外的航空旅行時,擁有虛擬化的力量是極其寶貴的,我們的一些工程師無法飛到中國的賽道上,因為我們已經建立了支持實時語音、實時遙測和實時IPTV的拓撲,所以我們不需要我們的工程師在那里。他們可能是虛擬的;我們為他們創建了工程師化身。 

甚至在此之前,也就是2006年,我的一級方程式車隊就大放異彩。如今,全閃光燈已成定局,但當時我甚至買不起全閃光燈筆記本電腦,所以我們不得不設計出自己的閃光燈解決方案。這是因為當我們從V10引擎轉向V8引擎時,V8引擎的轉速聲導致物理磁盤相互碰撞,車庫里的一切都變成了藍屏并熄滅了。 

閃存也為我們提供了巨大的性能優勢,我可以更快地處理和分析數據并將其返回給司機,這給我們的整個環境帶來了巨大的壓力。 

更重要的一點是,無論你是一級方程式還是其他任何組織的一員,開始使用尖端技術。無論出于何種原因,你可能對此猶豫不決,但即使你只是測試技術或將其用于單一目的,它也可能對你的業務產生巨大影響并提供競爭優勢。除非你試過,否則你不會知道。 

使用數據、軟件和HPC測試和了解物理世界 

傳統上,一級方程式賽車會進行大量的體能測試。本田賽車有一個完整的團隊,他們每周都會去西班牙參加比賽,測試賽車的身體狀況。現在這些都沒有了。 

這種測試在2009年消失了。汽車零部件測試、風洞測試和輪胎測試現在都可以在軟件中完成,這是一件好事,因為運輸和操作此類測試所需的所有設備是復雜、昂貴和碳排放密集型的。 

我們還建造了駕駛員環路模擬器,因為開車測試賽道是違反規則的,因此,我們將其全部構建在軟件中,我們將派遣團隊到世界各地對賽道表面進行激光掃描,并使用這些數據在基于賽道表面的流體動力學和機械抓地力的軟件中建立賽車的特征,這是制造業等行業的企業今天開始采用的數字孿生的先兆。 

你的企業同樣可以使用數據、軟件和高性能計算(HPC)來測試數字世界中的解決方案,降低你的復雜性、成本和碳排放,使用你的測試數據來更好地了解,做出更明智的決策;并取得成功。 

輕松提升你的業績,讓你的業務更強大、更高效 

汽車越重,其性能往往越慢,在有需要的地方運輸重型車輛也是極其昂貴的,同樣的道理也適用于企業IT。 

數據基礎設施還會拖累你的業務,使人們很難找到并輕松使用你的數據,但是,有了易用、高性能、可靠和可擴展的基礎設施,這些基礎設施與你的現代應用程序集成在一起,并且可以爆發到云中,你將需要更少的基礎設施,更多地利用你擁有的資源,降低你的碳足跡,因為你將擁有更少的IT基礎設施來運輸和運行,并在功率和效率之間取得適當的平衡。 

合適的基礎設施就像一輛一級方程式賽車,一級方程式賽車是世界上速度最快的賽車之一,它們也比道路上的普通汽車省油得多。 

使用數據做出決策 

賽道上的一級方程式車隊本質上是大規模的物聯網部署。實時數據來自賽車,一級方程式車隊將天氣、賽道表面、賽車在賽道上的位置、其他車隊正在做的事情等數據疊加在這些數據上,這些數據被輸入到AI和ML模型中,以獲得洞察并做出決策,以提高競爭力。 

在一級方程式賽車中,天氣可能會對成績產生重大影響。大團隊可能會堅持他們現有的流程,而小團隊可以通過使用偉大的軟件模型來做出真正好的決策來彌補他們的性能缺陷,從而取得巨大的進步。 

當我在賽道上的時候,我們在邊緣處理了大量的數據,我們得到了所需的數據,然后我們只將相關數據發送到我們的工程設施,你可以在你的企業中做同樣的事情,更快地處理和使用數據,從而獲得更大的優勢。 

我的賽車團隊不得不用SQL創建我們自己的元數據,以簡化我們將數據發送給需要它的人的速度,元數據對于幫助你了解要存儲的數據的價值非常重要。 

例如,如果出了問題,你希望能夠回顧一下某個點,找出如何解決問題。畢竟,你從失敗中學到的東西最多。元數據幫助你返回到那個時間點,并了解可用的每一位數據,以便你可以探索是什么導致了你做出好的或壞的決定。 

團隊處理、處理和理解數據的方式會對其表現產生巨大的影響。你希望在一個可視化環境中將所有東西集合在一起,簡化和自動化你的流程,并能夠進行實時決策。 

當你有了這樣做的技術,你就可以與最大的公司和團隊競爭并獲勝。

責任編輯:龐桂玉 來源: 企業網D1Net
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