1. Medir el desempeño humano :Williams F1 se dio cuenta de la importancia de comprender el elemento humano para lograr paradas en boxes eficientes. Colaboraron con una empresa de biometría para analizar diversos parámetros fisiológicos y de comportamiento de los miembros de su equipo de boxes.
2. Sensores para recopilación de datos :El equipo equipó a su equipo de boxes con sensores portátiles que recopilaban datos en tiempo real sobre factores como la frecuencia cardíaca, la respiración, la actividad muscular, la coordinación y los tiempos de reacción. Estos sensores capturaron tanto respuestas fisiológicas como patrones de movimiento.
3. Análisis de datos :Los datos biométricos recopilados se introdujeron en un sistema de análisis de datos. Este sistema procesó y analizó la información para revelar patrones individuales y colectivos, fortalezas, áreas de mejora y estrategias óptimas.
4. Simulación y optimización en boxes :Utilizando información obtenida de los datos biométricos, Williams F1 configuró un simulador de parada en boxes que replicaba las condiciones del mundo real, incluidos el coche de carreras, el equipamiento y el equipo de boxes. Este simulador les permitió refinar y optimizar los procedimientos de parada en boxes basándose en comentarios biométricos y análisis de datos.
5. Formación y desarrollo individualizados :Conociendo las fortalezas y debilidades de cada miembro de la tripulación, el equipo Williams F1 pudo ofrecer programas de entrenamiento personalizados. Este entrenamiento se centró en mejorar el rendimiento en áreas como la coordinación, el tiempo de reacción, el trabajo en equipo y la resistencia.
6. Seguimiento y mejora del rendimiento :Al monitorear y analizar continuamente los datos biométricos, Williams F1 podría rastrear el progreso y la mejora de su equipo de boxes a lo largo del tiempo. Se realizaron ajustes a la capacitación y las estrategias con base en conocimientos basados en datos, lo que condujo a mejoras de desempeño consistentes y continuas.
7. Comunicación y comentarios en tiempo real :Durante las paradas en boxes reales, el equipo utilizó retroalimentación biométrica en tiempo real para comunicarse de manera efectiva con los miembros del equipo de boxes. Esto significó que podían proporcionar orientación y ajustes inmediatos basados en los datos fisiológicos.
Como resultado de su enfoque basado en datos biométricos, Williams F1 estableció con éxito un nuevo récord de parada en boxes de 1,92 segundos durante el Gran Premio de Alemania de 2016. La combinación de análisis de datos, entrenamiento optimizado, simulación y retroalimentación en tiempo real les permitió lograr una eficiencia en las paradas en boxes sin precedentes, lo que contribuyó significativamente a su éxito en la Fórmula Uno.