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Cinco formas increíbles en las que McLaren Racing utiliza los datos para alcanzar sus objetivos (que también puedes usar)

Estrategia   |   Shane Remer   |   6 de diciembre de 2021

Es el “mayor cambio que hemos visto en los últimos veinte años”.

Esta es una cita de Dan Keyworth durante su reciente seminario web con Alteryx.

Él es director de Tecnología Empresarial de McLaren Racing. Y es el responsable de todos los sistemas de TI y de la tecnología de los programas de Fórmula 1 de McLaren, además de las reglas de participación en los deportes electrónicos y en Extreme E.

Por lo tanto, cuando la Fórmula 1 decidió cambiar el estilo de los monoplazas utilizados en las carreras, además de agregar nuevos límites de gastos y reglamentos técnicos durante una pandemia con problemas en la cadena de suministro, cada decisión que él y el resto del equipo de McLaren Racing tomaron supuso una presión adicional.

Ahora, tienen que replantearse cómo han realizado el trabajo, cómo pueden realizar cambios en sus procesos y cómo pueden hacerlo rápidamente sin dejar de ser competitivos durante 23 carreras.

Todo esto en un momento en el que la base de aficionados de McLaren Racing está creciendo.

Aunque las carreras de Fórmula 1 pueden ser diferentes a las ventas de paquetes financieros o productos empaquetados, los retos a los que se enfrentaron y las soluciones que idearon para alcanzar sus objetivos son los mismos que los de casi cualquier otra empresa. Y lo hacen con un enfoque vertical.

1. McLaren Racing se centra en el objetivo final

Para McLaren Racing, el objetivo final es sencillo: ganar.

No solo la próxima carrera, sino también las siguientes.

Conocer su objetivo ayuda a cada parte de su equipo a comprender en qué se deben centrar para mejorar en conjunto. Eso los ayuda a comprender qué datos deben recopilar.

Cada fin de semana de carrera, McLaren Racing recopila aproximadamente “un terabyte y medio de datos” solo de su monoplaza.
Cuentan con datos sobre las paradas en boxes, el estado de los pilotos, el rendimiento de los monoplazas y mucho más.

Sin embargo, conocer su objetivo final los ayuda a comprender qué datos necesitarán para mejorar y, por lo tanto, los que necesitan recopilar.

Conclusión: ten un objetivo claro previsto para tu negocio, de modo que todos los equipos y personas comprendan lo que deben hacer para contribuir a este.

2. Iteran

McLaren Racing utiliza un ciclo de diseño para probar posibles características y modificaciones de los monoplazas. A veces, las características que prueban no se utilizarán inmediatamente, sino más adelante.

En algunos casos, utilizan un “gemelo digital”.

Dado que disponen de un tiempo limitado para realizar pruebas (especialmente una llamada dinámica de fluidos computacional [CFD]), tienen que utilizar los datos para saber qué funciona y qué no. Cuando obtienen algo que funciona, solo en ese momento empiezan a solicitar suministros y a construir el monoplaza.

Debido a los problemas de suministro que afectan al mundo, y a los nuevos límites de gastos para todos los equipos de su deporte, tienen que actuar con inteligencia en cuanto a los materiales que solicitan y cómo los utilizan.

Pero no solo eso, sino que con menos dinero para contratar asistencia adicional, también tienen que utilizar los datos para identificar la forma más rápida de producir elementos con suministros limitados y de gran impacto.

Conclusión: utiliza tus datos para guiar tu proceso de tiempo de producción para cada departamento.

3. Se adaptan a los datos

Durante una carrera, McLaren Racing realiza cambios de ingeniería en sus monoplazas cada 14 minutos.

Al final de la temporada, sus monoplazas habrán cambiado casi un 80 % con respecto al modelo original.

Se debe a que McLaren Racing siempre está modificando aspectos durante el ciclo de diseño y las fases de prueba. Siempre trabajan en algo nuevo para que los monoplazas sean más rápidos y eficientes.

El producto que el público ve por televisión suele ser el resultado de diversas rondas de pruebas. Características. Optimización. Piezas. Diseño. Todos los datos se reúnen y evalúan para la carrera.

Transmiten los datos en vivo procedentes de los monoplazas y sus ingenieros, que también son pilotos, se comunican constantemente con los pilotos para saber cómo se sienten. Harán preguntas sobre el estilo de conducción, la configuración física, el motor y más.

Conclusión: está bien cambiar según lo que indiquen los datos, e incluso pueden darte ventaja.

4. Forman una comunidad

Debido a que todos trabajan para conseguir el mismo objetivo, y utilizan los datos para ello, todos tienen que estar al tanto de los datos.

Eso significa garantizar que todos puedan acceder a los datos que necesitan. Significa garantizar que todos puedan utilizar los datos y entenderlos. Significa asegurarse de que todo esté unificado y cohesionado.

Para ello, McLaren Racing utiliza la automatización de la analítica con Alteryx.

A su equipo de ciencia de datos, que a menudo utiliza 3000 líneas de código al día, le fascina Alteryx. Les permite agilizar ciertos aspectos de su proceso y, luego, agregar Python y complementos.

También ha facilitado la participación de toda la organización. Consiguen que personas del ecosistema de socios de Alteryx ayuden a guiar a la gente sobre cómo resolver problemas por sí misma en Alteryx.

Conclusión: quita los silos de datos y otros obstáculos que impiden a tu equipo esté al mismo nivel, y empodéralos para contribuir al proceso.

5. Confían en el proceso

Independientemente de la cantidad de datos que tenga McLaren Racing, sigue siendo un equipo compuesto por personas. Personas que trabajan con sentimientos de la misma manera que cualquier persona.

No importa qué decisiones se tomen, siempre hay algo que se siente como correcto.

Para McLaren Racing, que realiza cambios cada 14 minutos, las decisiones que toman tienen que ser rápidas y acertadas. Incluso errores menores pueden costarles el podio o la clasificación.

Si bien es bueno aminorar el paso y tomar decisiones, los negocios no siempre permiten darse el lujo de tener tiempo.

En cambio, los datos son el ejemplo.

Conclusión: como afirma Keyworth: “Confía en el proceso y los datos te dirán el resto”.