Bissantz BI-Lab auf Tour: im Business Intelligence vom Rennsport lernen – und umgekehrt

Aus unserer BI-Forschung auf Rennstrecken hatten wir Gestaltungsgesetze für Informations‑ und Interaktionsdesign ableiten können, die zurück in DeltaMaster geflossen sind. Umgekehrt haben wir auch Elemente des BI genutzt, um uns systematisch auf neue Rennstrecken vorzubereiten. Dieses Wechselspiel stellen wir dieses Jahr unter den Wettbewerbsbedingungen einer internationalen FIA-Rennserie auf die Probe – der PSCCE Porsche Sprint Challenge Central Europe.

Gleich bei den ersten Testfahrten zur Serie am Salzburgring am 6. April gerät unser Konzept, das sich noch im Januar und März bei Fahrten u.a. in Portimao und Barcelona bewährt hatte, unter Druck. Der Zeitplan ist sehr viel enger, als wir das gewohnt sind, die technischen Voraussetzungen der Datensammlung sind anders, anfangs fehlt uns der zweite Sitz. Wir geraten aus dem Rhythmus und unsere Rundenzeiten lassen insbesondere mich zweifeln, ob wir auf dem richtigen Weg sind.

Zu den ersten Rennen am Slovakiaring reisen wir mit gemischten Gefühlen an. Andere Teams haben schon am Vortag trainiert. Es wurden in unserer Klasse bereits Rundenzeiten um 2 : 13 gefahren. Mit Mühe und behindert durch sehr gemischte Wetterbedingungen, die nur wenige Runden auf trockener Fahrbahn zulassen, kommen wir nur auf 2 : 16. Dürfen wir eine Sekunde abziehen, weil wir zu zweit im Auto waren? Wo stimmt unsere Linie nicht? Ist unser Ansatz doch zu akademisch, um gegen schiere Fahrpraxis zu bestehen? Hoffentlich regnet es am Renntag, dann würden die Karten neu gemischt und der Einfluss der Vorerfahrung würde zu unseren Gunsten geringer werden.

Gerne würden wir auch schneller in vorhandene Informationskonzepte eingreifen können. Warum zum Kuckuck wird die aufschlussreichste Information überhaupt – positive Rundenzeitenabweichungen – im Display des Renncockpits kaum leserlich Weiß auf Grün und viel zu klein angezeigt?

Wir studieren Onboard-Videos, vergleichen Daten, grübeln und überlegen, was die morgige Regenwahrscheinlichkeit von 70 % für das Ausmaß an Nässe auf der Strecke bedeuten könnte. Wir gehen früh zu Bett, wachen noch früher auf und machen uns nochmal an die Datenauswertung – begleitet vom Trommeln des Regens auf dem Dach des Hospitality-Zelts.

Der Renntag startet mit zwei Qualifyings mit neuen Regenreifen auf nasser Strecke. Mir gelingen die beste Zeit in der Gruppe und die Startplätze 4 und 5 gesamt für die beiden Sprintrennen. In Rennen 1 rutsche ich früh in den Kies, falle auf Platz 10 zurück, kann mich aber bis zum Ende des Rennens auf Platz 5 gesamt und Platz 3 in der Gruppe zurückkämpfen. In Rennen 2 fahre ich mit 2 : 14 meine schnellste Runde, eine beste Sektorenzeit und lande auf Platz 4 gesamt und Platz 2 in der Gruppe. Im Endurance-Rennen fahre ich von Startplatz 5 auf Platz 1 vor und führe zwei Runden, drehe mich später aber und falle auf Platz 6 zurück. Für den zweiten Teil der Endurance löst mich Markus Enzinger am Steuer ab und schafft es, Platz 6 zu halten, trotz der durch meinen Dreher über Gebühr malträtierten Reifen.

Mit unserer Moral sind wir zufrieden, mit der Systematik unserer Informationsverarbeitung noch nicht – aber deswegen sind wir ja dabei. Anders als bei bisherigen Ausflügen auf die Rennstrecke verhindert der enge Zeitplan der Trainings‑ und Renntage einige bewährte Konzepte für Lernen und Leistungsfeedback. Auch Markus ist die Strecke neu, schauen wir überhaupt richtig? Unser Funk ist auch neu und anders, unser Feedback während der Fahrt ist knapp und überdies akustisch kaum zu verstehen. Für gegenseitige Tipps an der Box zum Sehen und Handeln und für die Datenauswertung in kleineren Häppchen fehlt die Zeit. Wechselnde Wetterbedingungen verändern immer wieder Brems‑, Einlenk‑ und Scheitelpunkte. Die Beratung durch den Teamcoach ist exzellent, aber naturgemäß nur rückblickend anhand der Telemetrie-Daten möglich. Am Morgen nach dem Rennen vergleichen wir Kurve für Kurve unsere Seheindrücke und Orientierungspunkte, blicken auf Streckenskizzen und Satellitenbilder und erarbeiten einen Trainingsplan für die Blickschulung auf unbekannten Strecken. Was hilft uns die Datenpixel besser und schneller zu verstehen, die unser Auge erreichen – auf Rennstrecken und ebenso anderswo? Das bleibt unser Thema für die nächsten Wochen und Monate.