5 maneiras geniais da McLaren Racing para atingir objetivos com base em dados (que você também pode aproveitar)

Estratégia   |   Shane Remer   |   6 de dezembro de 2021

É o "impacto mais significativo que tivemos nos últimos 20 anos".

Essa declaração foi feita por Dan Keyworth durante um evento recente da Alteryx.

Ele é diretor de tecnologia de negócios da McLaren Racing, e responsável por todos os sistemas e programas de TI da Fórmula 1, além das regras para participação no e-sports e no Extreme E.

Por isso, quando a Fórmula 1 decidiu alterar o modelo de carro utilizado nas corridas, além de adicionar um novo teto de gastos e regulamentos técnicos envolvendo problemas de supply chain durante a pandemia, cada decisão adotada por ele e pelo resto da equipe era acompanhada sob enorme pressão.

Agora, eles precisam repensar como as atividades foram executadas, as mudanças que devem ser feitas e como podem acelerar os processos, e ao mesmo tempo, manter a competitividade durante 23 corridas.

Tudo isso enquanto aumenta a base de torcedores da McLaren Racing.

Embora a Fórmula 1 seja diferente de vender pacotes financeiros ou produtos embalados, os desafios enfrentados e as soluções projetadas para atingir as metas são praticamente iguais aos de qualquer outra empresa. E eles conseguem realizar isso com uma abordagem de cima para baixo.

1. Foco concentrado no objetivo final

Para a McLaren Racing, a meta final é muito simples: conquistar vitórias.

Na próxima corrida, assim como no decorrer da temporada.

Entender os objetivos ajuda cada integrante da equipe a compreender onde precisam se concentrar para evoluir de maneira conjunta. E isso contribui para melhorar o entendimento dos dados coletados.

Durante o fim de semana de corrida, a McLaren Racing coleta cerca de "um terabytes e meio de dados" a partir de um único carro. Eles possuem dados sobre pit stops, a saúde dos pilotos, o desempenho do veículo nas pistas e muito mais.

No entanto, conhecer os principais objetivos ajuda a entender os dados que devem aprimorar e, consequentemente, as informações necessárias para a coleta.

Ponto principal: defina um objetivo claro para o seu negócio, permitindo que todas as equipes e pessoas entendam as medidas essenciais para colaborar com a empresa.

2. Aumento de processos iterativos

A McLaren Racing utiliza um circuito de projetos para testar potenciais características e alterações nos carros. Às vezes, os recursos avaliados não são aplicados imediatamente, e sim no futuro.

Em alguns casos, eles usam um "gêmeo digital".

Como o tempo para executar testes é limitado (em especial o teste de dinâmica dos fluidos computacional (CFD), eles precisam aproveitar os dados para saber o que funciona ou não. Somente quando possuem resultados satisfatórios, eles iniciam o pedido de materiais e a montagem do carro.

Com problemas de fornecimento que afetam o mundo e um novo limite de gastos para todas as equipes do esporte, eles precisam agir com cautela sobre quais materiais devem pedir e como utilizá-los.

Além disso, com menos recursos financeiros para contratar suporte adicional, também é necessário usar os dados para identificar o caminho mais rápido para introduzir peças com estoques limitados, e com alto impacto na produção.

Ponto principal: use seus dados para orientar o tempo de produção dos processos para cada departamento.

3. Facilidade para se adaptar aos dados

Durante uma corrida, a McLaren Racing efetua mudanças na engenharia dos carros a cada 14 minutos.

Ao final da temporada, os modelos originais são modificados em quase 80%.

Isso acontece porque a McLaren Racing faz alterações constantes durante a etapa de projeto e testes. Além disso, estão sempre desenvolvendo algo inovador para aumentar a velocidade e a eficiência do motor.

O modelo visto pelo público na TV é muitas vezes o ponto culminante de várias rodadas de testes. Recursos. Otimização. Peças. Design. Todos os dados são combinados e avaliados para a corrida.

Os dados são transmitidos em tempo real direto dos carros e dos engenheiros, que também são pilotos, e conversam regularmente com os motoristas sobre o que sentem. Eles fazem perguntas sobre o estilo de direção, configuração física, motor e muito mais.

Ponto principal: é possível mudar dependendo do conteúdo dos dados, e isso pode até oferecer vantagens.

4. Criação de uma comunidade

Já que todos estão lutando pelo mesmo objetivo, e usando dados para conduzir o processo, é preciso fazer o alinhamento com relação aos dados.

Isso significa garantir que cada pessoa possa acessar os dados necessários. É assegurar que todos possam aproveitar as informações para entender o conteúdo e o sentido. É ter certeza de que tudo está unificado e consistente.

Para isso, a McLaren Racing aplica a automação analítica com o Alteryx.

A equipe de data science, que muitas vezes lida com 3.000 linhas de código por dia, é adepta do Alteryx. Dessa forma, eles conseguem acelerar alguns aspectos dos processos e adicionar o Python e complementos adicionais.

Além disso, promove o engajamento de toda a organização. Eles recebem o apoio de especialistas do ecossistema de parceiros da Alteryx para orientar os usuários a solucionar problemas por conta própria.

Ponto principal: elimine silos de dados e outros obstáculos que impedem o alinhamento da sua equipe, e aumente o potencial dos funcionários para contribuir com o processo.

5. Confiança no processo

Independentemente do volume de dados da McLaren Racing, a equipe ainda é composta por pessoas. Pessoas que atuam com emoção da mesma maneira que qualquer um.

Seja qual for a decisão a ser tomada, sempre existe algo que parece certo.

Para a McLaren Racing, que realiza mudanças a cada 14 minutos, as decisões precisam ser rápidas e adequadas. Inclusive pequenos erros podem acabar prejudicando conquistas ou colocações no pódio.

Mesmo que seja bom desacelerar e tomar decisões, os negócios nem sempre oferecem o luxo do tempo.

Ao invés disso, torne os dados o padrão de ouro.

Ponto principal: como afirma Keyworth: "Confie no processo, e os dados mostrarão o resto."