各種データをMicrosoft Dynamicsで一元管理
Microsoftとの提携はLotus F1チームに勝利をもたらすのか
Microsoftと提携し、SkypeやMicrosoft Dynamicsを活用するLotus F1チーム。データの収集と分析に注力する同チームの努力は実るのか?
2015年7月、F1イギリスグランプリが開催された。観客にとってこのイベントも過去のことで、少なくともこの先1年は話題に上らない。だが、英Lotus F1チーム(以下、Lotus)にとっては、マシンを可能な限り速く、効率的で、低コストなものにするために、またチームの運営も迅速かつ効率的でコストを抑えたものにするために、できる限り多くのデータを分析する忙しい日々が始まっている。
Computer Weekly日本語版 9月2日号無料ダウンロード
本記事は、プレミアムコンテンツ「Computer Weekly日本語版 9月2日号」(PDF)掲載記事の抄訳版です。本記事の全文は、同プレミアムコンテンツで読むことができます。
なお、同コンテンツのEPUB版およびKindle(MOBI)版も提供しています。
Lotusはマシンの性能を最大限に引き出すため、2012年から米Microsoftと提携。「Microsoft Dynamics」のクラウドツールとコラボレーションツールを利用している。
サーキットとラボ間のデータ転送
「チームの目標は勝利しかない」とLotusの最高執行責任者、トーマス・メイヤー氏は話す。「そのため、データが非常に重要な意味を持つ」
Lotusのメンバーは500人。その半分がエンジニアで、2台のLotus F1マシンの設計と走行を担当している。マシンには各種センサーが約200個搭載されており、1000件以上のデータを取り込んでいる。そのデータは全て収集、監視され、マシン改良のために分析される。
Lotusはモビリティを重視しており、全てのデータがそれを必要とするエンジニアのもとに配信される。そのため、ピットでもラボでも、同じデータを確認できる。他に、Microsoftの「Skype」などのコミュニケーションツールも使用して、できる限り多くのデータを共有するよう努めている。
大量のデータ転送には、ネットワークが重要になる。そのため、マシンからピットに直接送信するのは特に重要なデータに限定し、残りのデータは後でマシンからダウンロードする。
マシンからのライブストリームは、ピットとラボの両方に送られる。エンジニアはそのデータを約2000の統計に基づいて処理し、マシンの性能を調査する。さらに、マシンのエンジンにはカメラが搭載されている。エンジニアはSkypeでそのカメラを呼び出して、エンジンの状態を確認することもできる。
この統計を使用して、新しいマシンの仮想模型が作られる。実物の60%のサイズのこの仮想模型で風洞実験を行い、路面の状況をシミュレーションする。
風洞実験用の模型の多くは3回しか使用しない。3回実験すれば、マシンが期待する結果に達するかどうかが明確に分かる。
場合によっては、400もの模型を使って実験することもある。ただし、風洞の使用とそのデータ処理に使える時間は、FIA(Federation Internationale De L’Automobile)のレギュレーションで規制されている。
コースから収集したデータがそろうと、シミュレーション用の実物大模型を作成してテストし、強化する。
「マシンに関するデータは何でも監視する」とメイヤー氏は説明する。
「収集するデータが多くなり、分析が詳細になるほど、データを適切に関連付けられるようになる」
ビジネスデータを利用して時間とコストを節約
F1にとって最も重要なのが時間だ。マシンを構想してから実現するまでに費やせる時間はわずかしかない。
ラピッドプロトタイピングやシミュレーションなどのテクノロジーの導入で、F1の変化のスピードは著しく向上した。また、データを活用することにより、設計には全く異なる視点からのアプローチが取られるようになっている。このような「仮想」レースマシンを利用することで、何千もの部品をコンピュータ上で調整してから、実際に開発、調整できるようになり、開発時間とコストが削減された。
「これはデータがあって初めて可能になることだ。データによってチームのアプローチが変化している」とメイヤー氏は話す。
しかし、チームの限られた予算を最大限に有効活用し、効率的に運営していくために非常に重要になるのは、ビジネスデータだ。
続きはComputer Weekly日本語版 9月2日号にて
本記事は抄訳版です。全文は、以下でダウンロード(無料)できます。
■Computer Weekly日本語版 最近のバックナンバー
Computer Weekly日本語版 8月19日号:64ビットARMチップ アリか? ナシか?
Computer Weekly日本語版 8月5日号:BoxとDropboxどっちの箱を選ぶ?
Computer Weekly日本語版 7月15日号:Windows 10 vs. Mac OS X El Capitan
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
技術文書・技術解説
[ネットアップ合同会社] 金融庁ガイドラインから読み解く、「次世代データレジリエンス」の在り方 -
製品資料
[ネットアップ合同会社] 製造DXでデータ活用ニーズが拡大 分散データ活用とAI活用をどう実践する? -
製品レビュー
[ネットアップ合同会社] AIで使いたいデータが内外に点在、研究におけるAI活用を阻む“真の課題”とは -
製品資料
[株式会社kickflow] 稟議・承認作業の「脱オンプレ・脱Excel・ペーパーレス化」を一気に進める方法 -
製品レビュー
[株式会社kickflow] ワークフローシステムのクラウド化 “みんなが不幸になる”事態を避けるには?
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
「年1回の外部診断」が限界に 大手小売が脆弱性管理を内製化・一元化した方法
-
2
なぜ人はいるのにDXが進まない? ライオンも直面した“老害”レガシーシステム
-
3
そのアプリ危険かも? “野良アプリ”から「Android」「iOS」を守る防御策
-
4
いまIBM iエンジニアが直面する「5つの技術的課題」とその解決策
-
5
「Microsoft 365」が乗っ取られる MFAを破る“本物の画面”の恐怖
-
6
IT製品の導入に関するアンケート「PC&デバイス」編
-
7
被害額は過去最高額 それでも「サイバー犯罪者が捕まらない」3つの理由
-
8
シャトレーゼを悩ませる偽メール 混乱なしでBIMI導入とDMARC強化を実現した方法
-
9
「Windows派」「Linux派」を分ける決定的な違い
-
10
「Windows 10」を使い続ける“Windows 11未移行ユーザー”に残された最終手段
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
AI駆動攻撃にどう対抗する? 超速の攻撃からエンドポイントを保護する方法
-
2
2026年のサイバーセキュリティには何が必要か? 最新データに学ぶ傾向と対策
-
3
経験豊富な即戦力人材に直接アプローチできる、「攻めの採用」への転換術
-
4
「IT史に名を残すシステム障害」8選
-
5
最速72分でデータが流出? 最新の脅威トレンドや侵入手法から分かった防衛策
-
6
10G回線の真価をフルに享受するには? 導入前にチェックしたいポイント
-
7
AI駆動開発のスピードと安全性を両立 「品質・セキュリティ管理」の実践ガイド
-
8
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ?
-
9
「標的型攻撃メール」事例・サンプル集
-
10
不審メールの経路や見せ方に変化? 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー