Energieeffizienz mobil: Teil 3/3 Beginn Von Daten zu Taten

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In Dimensionen denken und handeln und damit wettbewerbsfähiger werden

Stell dir ein interdisziplinäres Team aus dem Ingenieurbereich vor: „Phoenix“. Im Motorsport steht es im intensiven Wettbewerb mit anderen Rennteams und sieht sich bei der Energie- und Zeiteffizienz seines Elektrofahrzeuges komplexen Herausforderungen gegenüber. Am Wendepunkt des Shell Eco-marathon tritt es eine Reise an und entdeckt über eine höhere Dimension neue Wege zur zweistelligen Effizienzsteigerung. Damit hat das Team heute auf der Rennstrecke die Nase vorn. Wie das geht, kannst du in einer virtuellen Programmiersandbox selbst ausprobieren. Sie enthält praktische Übungen mit realen Renndaten, die zum Spielen und Verstehen einladen.

Was bisher geschah ...

Dies ist der Beginn des dritten Teils einer Trilogie. Im ersten Teil lernten wir Phoenix kennen: Ein studentisches Rennteam mit einem Teamleiter, einer Fahrerin, einem Mechatroniker, einer Informatikerin, einer Datenwissenschaftlerin, einem Allrounder und einem Marketer. Wir tauchten in seine Welt ein und lernten, wie 100 km mit nur fünf Teelöffel Kraftstoff möglich sind. Im zweiten Teil erlebten wir hautnah das Entstehen der IoT-Technologie hinter dieser Welt und wie Renndaten konkret entstehen. Erfolge und frustrierendes Scheitern inklusive!

Warum erzähle ich diese Geschichte? Was wäre, wenn es beim aktuellen AI-Hype gar nicht um AI geht? Wenn etwa Sprachmodelle einfach nur eine Ausprägung von etwas Größerem und Bedeutenderem sind? Etwa einem 250 Jahre alten Code, der uns beim Verstehen komplexer Systeme hilft und Teil einer höheren Dimension ist? Eine konkrete Motorsportanwendung hilft uns beim Auskundschaften dieser Frage.

Phoenix aus der Asche

Die vorliegende Geschichte beginnt damit, wie sich unser Rennteam Phoenix gerade aus der industriellen Asche erhebt und neugierig ins nächste Zeitalter schreitet. Wie es da eine neue Dimension nutzt – Information – erzählt der Schluss! Auch was es mit dem Code, seinem Vokabular und mathematischen Sprache auf sich hat und wie das Team damit ein kniffliges physikalisches Problem mit teils widersprüchlichen Zielen vollständig beschreibt und elegant löst.

Was Dimensionen im physikalischen Sinne sind, wie die Informationsdimension mit Netzwerken und Wissensgraphen zusammenhängt und uns hilft, Komplexität zu meistern und die Datenflut zu zähmen, erklärt der graue Kasten ganz am Ende. Steigen wir in die Geschichte ein und begleiten Phoenix hautnah auf seiner ungewöhnlichen Reise zu dieser neuen, höheren Dimension und dem geheimnisvollen Code.

Die vertraute Industriewelt von Raum und Zeit

Es ist Januar 2020. Eine neue Saison des Shell Eco-marathon hat begonnen: Das ist ein Wettbewerb, bei dem studentische Teams aus der ganzen Welt hocheffiziente Fahrzeuge konstruieren und damit in drei Kontinenten auf der Rennstrecke gegeneinander antreten. Sie nutzen Elektromobilität, Wasserstoffantriebe und Verbrennungsmotoren und legen die größtmögliche Strecke mit minimalem Energieverbrauch zurück. Der Rekordhalter schafft vergleichsweise die Strecke von London nach Rom und zurück mit nur einem Liter Kraftstoff oder 10kWh elektrischer Arbeit.

Team Phoenix ist mit seinem E-Mobil bestens vorbereitet. Beim Fahrzeugdesign schlug es einen neuen Weg zur Raumdimension ein und nutzte all ihre Vorteile: 3D-CAD, 3D-Druck, generatives Design, digitale mechanische Stresstests und virtueller Windkanal. Das führte zu einem Fahrzeug mit ultraleichtem Chassis, aerodynamischer Karosserie und reibungsarmen Rädern. Reibungsarm heißt hier: Du stößt das Rad an, gehst in die Mittagspause und wenn du zurückkommst, dreht es sich immer noch.

Die Energieflüsse des Elektroantriebs optimierte Phoenix gekonnt in der Zeitdimension. Seine Dynamik wurde als Differentialgleichungssystem modelliert. Einerseits die Wechselbeziehung zwischen den elektromagnetischen Energieflüssen im E-Motor. Andererseits die Kinematik der mechanischen Antriebskomponenten sowie die Kinetik des Fahrzeugs im Bewegungsraum. Die beobachteten Schwingungen wurden über eine Spektraltransformation in die Eigenfrequenzen und Eigendämpfungen zerlegt und dadurch sichtbar gemacht. So erkannte das Team sofort, welche Eigenwerte zu kritischen Resonanzen führten und reduzierte den Energieverlust im Antrieb mit bekannten Mitteln auf ein Minimum.

Bisher bewegte sich Phoenix also in der Raum-Zeit-Dimension unserer realen Welt (Bild 2). Das Steuerrad seines Fahrzeuges etwa gehört zu den einfachen Dingen. Dessen Bauplan ist schlicht und die Umsetzung zeit- und ortsunabhängig. Das Design und der Test der elektronischen Schaltungen im Antrieb gehören zu den komplizierten Dingen. Einfache und komplizierte Dinge erfordern dann eine hohe Aufmerksamkeit, sobald mit Dynamik Energie ins Spiel kommt, etwa beim Manövrieren eines Fahrzeuges auf der Rennstrecke. Konstruktions- und Bedienungsfehler könnten nun gefährlich werden.

Phoenix‘ Fahrzeug ist also bereit und die Reise an den Event organisiert. Die Rennsaison kann beginnen!

Doch es kommt ganz anders als alle denken…

Die Krise als Wendepunkt und Nährboden für Neues

Es ist März 2020. Ein natürlicher Disruptor demonstriert der Menschheit klar und deutlich, wer hier das Sagen hat. Wir sind im Corona-Lockdown und die Shell Eco-marathon Rennen sind alle abgesagt. Die äußerlichen Aktivitäten beruhigen sich dramatisch und viele von uns bekommen mehr Zeit für unsere innere Welt geschenkt.

Zeit, um nachzudenken. Zeit für Deep Work. Zeit, sich neu zu erfinden.

Als Unternehmer eines Familien-KMU lerne ich auf die harte Tour, was die Komplexität einer Pandemie plus Nachwehen bewirkt, und wie machtlos ich dagegen bin. Das führt zu Kontrollverlust, Hilflosigkeit, Unsicherheit und Existenzängsten. Marie Curie macht mir in diesem sensiblen Moment Mut: „Nichts im Leben muss man fürchten, man muss es nur verstehen.“ Das löst beim Ingenieur in mir den trotzigen Wunsch aus, die geschenkte Zeit zu nutzen und komplexe Systeme ganz allgemein verstehen und beherrschen zu lernen. Einen Lösungsweg finde ich in den bereits angesprochenen Dimensionen mit ihren Freiheitsgraden und Handlungsoptionen. Ein passendes Sparringobjekt liegt aus zwei Gründen direkt auf der Hand: der Shell Eco-marathon.

• Erstens fragen wir uns: Wie können wir trotz Ausnahmezustand die Shell Eco-marathon Community weiterhin fördern und fordern? Die Rennteams wie Phoenix sind ja alle zuhause. Wenn wir schon nicht auf die Rennstrecke dürfen, wollen wir wenigstens die Gelegenheit beim Schopf packen, uns als Community weiterzuentwickeln und an unserer Zeit- und Energieeffizienz zu arbeiten! Damit schwenken wir, solange es dauert, auf eine virtuelle Liga um, die aus verschiedenen Lernformaten bestehen soll. Die Idee war klar, konkrete Inhalte noch nicht.

• Zweitens springt mir just zu diesem Zeitpunkt ein Fachartikel über Datenwissenschaft in der Formel 1 ins Auge. Kernaussage: Ohne Datenstrategie kein Podestplatz! Hungrig verschlinge ich einschlägige Literatur, auch über autonomes Fahren. Zeit ist ja genügend vorhanden. Wie könnten wir datengetriebene Rennansätze in den Shell Eco-marathon übertragen? Da geht es nicht um hohe Geschwindigkeiten, sondern um einen möglichst niedrigen Energieverbrauch! Schlüssige Antworten auf diese Frage finde ich schließlich in der E-Mobilität und der Formel E. Der Haken: Bei diesen datengetriebenen Rennen im engen Zusammenspiel von realer und virtueller Welt geht es um etwas ganz anderes als bei unserem bisherigen Telemetriesystem für Live-Ansichten in der Meisterschaft des Shell Eco-marathon. Es geht um dynamische Kompliziertheit und damit um Komplexität im nordöstlichen Quadranten von Bild 2. Damit bietet sich durch die virtuelle Liga eine konkrete Chance, den Shell Eco-marathon mit datengetriebenen Rennen aufzuwerten und Komplexität in der konkreten Praxis der Rennstrecke verstehen und meistern zu lernen. Ein Win-Win: Mein trotziger Wunsch geht damit in Erfüllung.

Aus diesen zwei Gründen entscheidet sich Schmid, datengetriebene Rennen als Lernformat zu vermitteln. Dafür benötigen wir zuerst konkrete Antworten auf zwei Fragen: Was ist Komplexität am Beispiel datengetriebener Rennen überhaupt? Und wie bringt uns diese Erkenntnis beim konkreten Umsetzen im Shell Eco-marathon weiter?

Komplexität als Netzwerk verstehen und meistern

Der Begriff Komplex leitet sich aus dem Lateinischen „cum plectere“ ab und bedeutet so viel wie verwoben, vielschichtig, umfassend und zusammenhängend.

Das deutet auf Netzwerke mit Menschen und Dingen und ihren Beziehungen hin. Netzwerke als natürliche Strukturbausteine dieser Welt (Bild 4)! Wenn du genau hinschaust, siehst du sie überall: Vom sozialen Netzwerk in der Gesellschaft über Nahrungsketten in der Natur bis eben zur Rennstrecke mit mehreren Fahrzeugen und Fahrern. Wie wir gleich sehen werden, hat Information nicht nur mit Komplexität in Raum und Zeit, sondern vor allem mit Netzwerken zu tun! Und damit mit den realen Dingen unserer Welt, was sich mathematisch mit Wissensgraphen als erster Teil des Codes ausdrücken lässt.

Die ersten drei Kategorien „einfach“, „kompliziert“ und „dynamisch“ in Bild 2 können wir meistern, indem wir in eine komplementäre Dimension - Raum oder Zeit - ausweichen:

• Bei hoher Dynamik von Rennfahrzeugen entspannen wir die Situation etwa durch Vergrößern des Bewegungsraums: die Straße verbreitern oder auf dem Salzsee fahren.

• Komplizierte Aufgaben unter Zeitdruck fehlerfrei zu erledigen, führt zu Anspannung und hat weniger Aussicht auf Erfolg, als wenn ausreichend Zeit gewährt wird.

Bei komplexen Sachverhalten wie datengetriebenen Rennen versagt diese Strategie aus folgendem Grund: Die oft versteckten Rückkopplungen, unerwünschten Wechsel- und Nebenwirkungen, teils chaotischen Zustände – etwa bei spontanen Überholmanövern – und das laufende Entstehen neuer Eigenschaften überfordern unsere Gehirne und Sinne. Diese sind schlicht und ergreifend nicht für Komplexität ausgelegt! Traditionelle Wege wie etwa das Reduzieren von Kompliziertheit durch Entkoppeln von Komponenten, oder das Reduzieren der inneren Dynamik durch Dämpfen liefern wohl einen positiven Beitrag, führen aber nicht zum Ziel. Genauso wenig wie der Reduktionismus mit seiner Grundannahme, dass alle Phänomene erklärbar sind, was bei komplexen Systemen definitiv nicht der Fall ist. Das macht diese energetisch geladenen und dadurch latent gefährlichen Systeme in unserer raumzeitlichen Welt nicht mehr beherrschbar.

Der Ausweg führt über ein ganzheitliches Systemdenken aus der Datenperspektive heraus, inklusive fördernder und hemmender Einflussfaktoren. Das gelingt, indem wir in die Information als höhere Dimension ausweichen und so unseren Blickwinkel auf das Problem verändern (Bild 2 rechts). Dort beschreiben wir die physischen Dinge und ihre Beziehungen mit der mathematischen Sprache der Wissensgraphen als erster Teil des erwähnten Codes. Dann transformieren wir mit dem zweiten Teil des Codes Echtzeitdaten in gut verständliche, sicht- und messbare Bedeutungsmuster. Das wird zu unserem Gehirnverstärker mit einem Blick auf Raum und Zeit und so können wir Menschen Komplexität meistern.

Wie sieht das in der Praxis aus?
Konkret angewendet auf Phoenix im Shell Eco-marathon liegt der Trick darin, alle Daten des Fahrzeugzustandes, der Streckenbeschaffenheit, des Geländes, sowie aller meteorologischen Bedingungen samt freier Energien (Wind, Gefälle, Sonne) miteinzubeziehen und der Fahrerin für eine zeit- und energieminimale Fahrzeugführung leicht interpretierbar zu präsentieren. Dank dieser digitalen Transformation wird sie natürlich Eins mit dem Fahrzeug und ihrer Umgebung, genauso wie wir mit unserem Navi im Auto. Im Zentrum solcher Transformationen steht also nicht die Technologie, sondern wir Menschen, indem wir uns dank Gewinnen von Erkenntnissen und neuem Wissen weiterentwickeln und aufblühen.

Damit setzen wir unserem geplanten Lernformat folgendes Ziel: Zuerst die Teams und ihre Fahrer in Webinaren Schritt für Schritt zu datengetriebenen Rennen hinführen, neue Erkenntnisse gewinnen lassen und in einem virtuellen Wettbewerb testen. Dann, wenn wir nach der Pandemie wieder zurück auf der realen Rennstrecke sind, die bereits jetzt schon verschwindend kleinen Verbrauchswerte mit den gewonnenen Learnings weiter senken. Zweistellig!

Mit diesem Trick und dem klaren Ziel bietet der Shell Eco-marathon Partner Schmid Elektronik in der virtuellen Liga das „Data & Telemetry“ Lernformat an.

Und damit geht es zurück zu Team Phoenix...

Daten erzeugen und Muster erkennen

Bisher manövrierten die meisten Fahrer im Shell Eco-marathon nach Gefühl und mit Instinkt, Knowhow und Erfahrung. Das soll sich im „Data & Telemetrie“-Lernformat ändern! Team Phoenix will sich das Wissen datengetriebener Rennen aneignen und tritt der virtuellen Liga bei. In drei aufeinander aufbauenden Trainings-Webinaren wird es auf die kommende Prüfung vorbereitet und mit Telemetrie, Daten und Mustern vertraut gemacht:

1. Webinar: Mit Embedded-System und IoT Daten erzeugen
In Opensource-Manier lernt unser Team von Schmid Elektroniks Ingenieuren hands-on, wie Design, Hardware und Software des Onboard-Computers entstanden sind. Und wie das MVP dank der LabVIEW-Embedded-Plattform Zbrain in nur acht Wochen realisiert wurde. Dank konkreter Tipps, Tricks und Hinweisen auf Stolpersteine wie etwa präzise GPS-Signale ist es nun in der Lage, selbst Renndaten zu erzeugen.

2. Webinar: Analysieren und Verstehen dieser Daten
Räumliche Daten wie GPS-Linien zeigen Phoenix, wie präzise ihre Fahrerin die Kurven nimmt. Zeitliche Daten ermöglichen quantitative Analysen, z.B. den Energieverbrauch von Runde zu Runde. Was auf der Rennstrecke jedoch wirklich passiert, bleibt noch verborgen.

3. Webinar: In den Daten Muster finden
Das ändert sich, als Team Phoenix von Schmid übers Web Zugang auf eine virtuelle Sandbox erhält (Jupyterlab). Da führt es unter Anleitung des Trainers die Daten aus der Raum- und Zeitdimension hands-on zu Performancemustern zusammen und lernt, warum es in den einzelnen Runden wieviel Energie verbraucht hat. Diese qualitative Analyse wird nun zum Wegweiser für ausführbare Fahrmuster mit höherer Zeit- und Energieeffizienz.

Daten als Rohstoff der modernen Wissensgesellschaft sind an sich wertlos. Wie die Rohdaten aus dem ersten Webinar sagen sie zunächst nichts aus (Bild 5 oben). Erst als Phoenix im zweiten Webinar ihre Struktur kennenlernt und in den Zusammenhang gefahrener Runden bringt, erkennt es darin eine schrittweise Verbesserung des Energieverbrauchs (Bild 5 Mitte). Das dritte Webinar führt das Team schließlich an optimierte Fahrmuster heran (Bild 5 unten). Das sind Vorboten für die verborgene Bedeutung in den Renndaten, also was Phoenix unbedingt haben will. In einer weiteren Sandbox soll diese Bedeutung dank der Informationsdimension enthüllt werden.

Doch vorher muss Phoenix im virtuellen Wettbewerb eine erste Prüfung bestehen.

Scheitern und Erfolg beim Wettbewerb in der virtuellen Liga

Mit dem digitalen „Data & Telemetry“ Wettbewerb wird geprüft und ausgezeichnet, wer aus Renndaten Erkenntnisse gewinnt und diese zu seinem Vorteil nutzt. Dazu reicht Phoenix einen zehnseitigen Fachaufsatz mit Antworten auf die folgenden fünf Fragen ein. Fragen, die analog durchaus auch für unseren Geschäftsalltag gelten:

• 1. Wie sieht eure Gesamtstrategie aus und welche Daten sind darin relevant und warum?

• 2. Welche Muster im Zusammenhang mit gefahrenen Runden extrahiert ihr aus diesen Daten?

• 3. Welche Erkenntnisse und welches Wissen gewinnt ihr aus diesen Mustern?

• 4. Wie unterstützten die so gewonnenen Erkenntnisse und das Wissen konkret euren Fahrer in spezifischen Fahrsituationen, Manövern und Grenzfällen?

• 5. Welche Verbesserung in Prozent erwartet ihr im Energieverbrauch und den Rundenzeiten?

Phoenix‘ Ideen sind zwar visionär und schauen über den Tellerrand hinaus, die konkrete Umsetzung ist jedoch zu oberflächlich beschrieben und das Team schrammt am Podest vorbei. 20 Prozent der Teilnehmer sind auf einem Toplevel, 50 Prozent wie Phoenix auf gutem Weg dazu und 30 Prozent stehen noch ganz am Anfang.

Phoenix lernt daraus, macht seine Hausaufgaben, gewinnt ein Jahr später den Pokal und kommt aus der virtuellen Welt digital transformiert zurück auf die physische Rennstrecke. Welche Magie es damit entfesselt, wie du den Code in einer weiteren Sandbox spielerisch kennenlernen kannst und welche Chance dich erwartet, erfährst du im Schluss des dritten Teils.

Energieeffizienz mobil: Teil 1/3

100 Kilometer mit nur fünf Teelöffel Kraftstoff

Energieeffizienz mobil: Teil 2/3

In nur acht Wochen zum IoT-MVP

 (mbf)

* Marco Schmid, CEO von Schmid Elektronik über sich selbst: Der Systemingenieur in mir hat eine Leidenschaft für Embedded-Systems, die grafische Programmiersprache NI LabVIEW, IoT-Dinge, Minimum Viable Products (MVPs), Komplexität, Netzwerke, Wissensgraphen & Sprachmodelle sowie Informations- und Datenwissenschaft. Als Unternehmer genieße ich das Privileg, das Führungsteam eines 45-köpfigen und über 50-jährigen Familienunternehmens mit cooler DNA und pfiffigen Leuten zu coachen. Privat koche ich gerne indisch, chinesisch, Tapas und Sushi. Das ist zwar aufwändig, aber viel günstiger als im Restaurant und fast so gut. Außerdem macht mir Kochen einfach Spaß. Ich mag Reisen in ferne Länder und lerne aus anderen Ansichten. Das Campen im Zelt verbindet mich mit der Natur und ich fühle mich sehr wohl unter freiem Himmel. Auch bin ich ab und zu in einer Berghütte anzutreffen. Da schalte ich das Geschäft und das Digitale ab und genieße die Einfachheit. In Büchern und guten Stories verliere ich mich und vergesse Raum und Zeit. Das Verständnis für gegensätzliche und doch ineinandergreifende Kräfte stammt aus meinen früheren Erfahrungen in asiatischen Kampfkünsten. Heute carve ich im Winter gerne schnelle Skipisten hinunter und mache im Sommer auf Rollerblades die Straßen unsicher.

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