McGrath volvió a mostrar esas imágenes de video, pero esta vez con el audio interno del equipo McLaren. Inmediatamente después de chocar, Hamilton recibió instrucciones precisas de su ingeniero de carrera a cargo: "Lewis, vas a venir a los boxes, cambiamos la barra de dirección, el ‘launch switch’ (¿botonera en el volante?), los neumáticos y ponemos combustible". Después, en contraste con el comentario de la TV, sólo hay silencio de Hamilton; segundos después, el jefe de mecánicos de McLaren da la consigna: "Rescate. Llenen de combustible al auto para que aguante hasta el final porque no regresará a boxes; y set de llantas 22", refiriéndose a un predeterminado set de llantas. Más silencio. La parada de Hamilton en los boxes dura 9 segundos. Cuando Hamilton sale de los boxes sólo le indican que identifique a los conductores detrás y delante de él. Nada más.
"Antes de que comience la carrera sabemos lo que haremos si los neumáticos se degradan más rápido de lo que pensamos, cómo reaccionaremos si nuestros competidores son un poco más rápido de lo que pensamos, e inclusive si sale el auto de seguridad", dice Andy Latham, un ex ingeniero de carrera en McLaren quien ahora es jefe de ingenieros de análisis en McLaren Applied Technologies. "Tenemos un plan predefinido para cualquier escenario posible, y evolucionamos estos planes durante la carrera. Lo último que quiero es tener que tomar una decisión difícil en medio de una carrera".
En el momento en que Hamilton golpeó la barrera, los 13 miembros de su equipo de boxes ya sabían que hacer. Esto fue decisivo para ganar la carrera; y en el final de la temporada, el campeonato de pilotos.
McGrath y su equipo habían visitado la fábrica de dentífrico en Maidenhead en noviembre de 2011. Despues de estudiar los métodos de trabajo en el establecimiento industrial, ellos se dieron cuenta de que estaba ocurriendo un embotellamiento en la línea de producción durante el llamado "Cambio": un período de transición en el cual los empleados de la fábrica necesitan cambiar los productos de la línea de una marca de dentífrico a otra. El procedimiento obligaba a cambiar y limpiar los envases, reordenar las herramientas en la línea de montaje y otros procedimientos que frenaban la producción. Para McGrath, era muy obvio lo que ocurría, recordando los problemas que enfrentaba cuando un vehículo se detenía para el repostaje en los boxes de la F1.
"Si me toma 2 segundos cambiarle los neumaticos a un auto", él se pregunta, "¿Por que me toma 2 horas cambiar los envases en una fábrica de dentífrico?".
McGrath empezó a discutir la producción con los directores de la fábrica y con los trabajadores de planta. ¿Estaban las herramientas estandarizadas? ¿Estaban en condiciones de exhibir algún motivo de orgullo en su trabajo? ¿Existía alguna cultura corporativa en la fábrica? ¿El equipo de "cambio" estaba especializado o era simplemente cualquiera que estuviese disponible en ese momento? Él reunió todas las respuestas, y entonces el equipo McLaren fabricó un modelo de computadora para la línea de producción de dentífricos, simulando y visualizandor el proceso casi de la misma forma en que lo hacen para las carreras de F1.
"No les dijimos qué hacer a los empleados de la planta", cuenta McGrath. "Les pusimos el overoll de McLaren y los dejamos jugar con el sistema. Vieron por ellos mismos lo que debían cambiar". El equipo de Maidenhead desarrolló un proceso de 7 pasos que comienza antes del "cambio", copiando el ciclo de simulación de McLaren, pre planeamiento, haciendo una sección de seguimiento y con continuas mejoras. El tiempo del "cambio" cayó un 60%, descendiendo de 39 minutos a 15 minutos, lo que permite incrementar la producción en 20 millones de envases al final del año. "Solíamos ver el "cambio" como un tiempo perdido", cuenta Grover. "McLaren ve la parada en los boxes como una oportunidad para ganar la carrera".
Despues de 11 años desde su lanzamiento, McLaren Applied Technologies se ha convertido en la compañía de más rápido crecimiento y más rentable de McLaren: en 2013, el grupo McLaren Group facturó 268 millones de libras (US$ 415 millones) en ingresos (de los cuales McGrath dice que McLaren Applied Technologies contribuyó "con varias decenas de millones"), a pesar del pobre rendimiento de su equipo en la F1.
Entre sus otros proyectos, McLaren Applied Technologies ha diseñado un sistema de monitoreo de salud para víctimas de infartos y pacientes con esclerosis lateral amiotrófica, basado en la telemetría de la F1; crearon un sistema de agenda para el aeropuerto de Heathrow que reduce los retrasos de los vuelos; y trabajaron con algunas de las compañías más grandes del mundo de gas y petróleo, con conglomerados farmacéuticos, con operadores de centros de datos y con marcas deportivas. McLaren se ha transformado en un grupo tecnológico que, casualmente, tiene un equipo de F1.
Simulando el futuro
McLaren Applied Technologies no generó ningun dinero en sus primeros 5 años. De hecho no hizo casi nada durante ese lustro. Cuando McGrath, un ingeniero mecánico que previamente había trabajado en negocios de combustibles, gas y telecomunicaciones, llegó al equipo, en octubre de 2009 para convertirse en vicepresidente a cargo, la compañía consistía en él, el ingeniero de sistemas Steve Rose, y la ingeniera Caroline Hargrove, quien había trabajado para el equipo de F1 de McLaren desde 1997. Ella jugó un rol muy importante en la creación de simuladores de carreras en la F1.
Hoy, McLaren tiene 2 simuladores en sus cuarteles: Uno en el sótano, cerca de un túnel de viento de 145 metros de longitud; el otro en el área de arriba, donde se construyen los autos de carrera McLaren. Son similares: un chasis de auto a escala real montado en una plataforma dinámica rodeada de pantallas curvas de 180º, con un sistema de movimiento que reproduce la fuerza generada en una carrera de F1. Un espejo unidireccional los separa de la sala de control con 5 computadoras de escritorio y un monitor plano que puede mostrar en tiempo real cientos de parámetros extraídos del simulador, tal como el ángulo de giro del volante, la velocidad de rodado de los neumáticos, la aceleración y las revoluciones del motor. El equipo y los conductores de prueba están casi 180 días al año dentro del simulador; 7 veces más que en el auto de verdad. Llegan para una sesión antes de cada carrera y realizan un informe posterior. Los ingenieros generalmente no les dan ninguna información; la mayoría de las secciones son pruebas a ciegas.
"El simulador representa todo lo que pensamos que entendemos sobre el auto", dice Hargrove. "Puede que existan discrepancias entre nuestro modelo y la realidad; los conductores son nuestro filtro. Ellos toman grandes cantidades de información y pueden reconocer las anomalías. Generalmente usamos al conductor para ese propósito cuando no estamos seguros de lo que está pasando. Si el conductor dice, "Sí, se siente igual que en la pista", sabrás que tu modelo está bien".
Durante una temporada estándar de F1, McLaren puede cambiar hasta el 70% de los componentes mecánicos del vehículo. Antes, solía construir estas partes antes de probarlas en la pista, pero en 2007 el testeo de temporada fue prohibido por el cuerpo regulador del deporte (la Federación Internacional del Automóvil o FIA) para recortar costos. De repente, los equipos con simuladores tuvieron una ventaja tecnológica. Para entonces, McLaren ya estaba modelando y probando componentes virtualmente, antes de usar el simulador para probar los efectos que cada componente nuevo tenía en el conductor.
Hoy, todos los componentes son testeados, en su forma virtual, en el simulador.
"Digamos que queremos probar una nueva barra estabilizadora", ejemplifica Hargrove. "Podemos construir un modelo prototipo, ponerlo en el auto y probarlo en la pista; o podemos construir un modelo virtual y probarlo en el simulador. Conocemos el tamaño, las especificaciones, cómo se comporta con la física. El programa prueba cómo el nuevo componente interactúa con todos los otros componentes del modelo. Estos datos se vierten en el simulador donde el conductor lo prueba".
En las semanas que faltan para la carrera, McLaren construye un detallado modelo en computadora del circuito y el rendimiento de todos los autos en la carrera. Este modelo de computadora le permite a los ingenieros simular todos los posibles escenarios y predecir sus resultados. El equipo realiza millones de simulaciones, pasando a través de todas las posibles permutaciones y variables, tales como los tiempos para las detenciones en los boxes, número de repostajes, tipo de neumáticos y situaciones con autos de seguridad. McLaren llama a esto un “sistema de apoyo de decisiones”: Para cada escenario, la computadora ayuda al equipo a escoger una estrategia que termine en un resultado positivo.
Durante la carrera, el equipo de McLaren continúa recreando simulacros desde sus cuarteles, actualizando los modelos con datos en tiempo reales y telemetría del auto, realizando decenas de miles de simulaciones por cada vuelta. "El auto de carreras es el producto inteligente perfecto", dice McGrath. "Se está mejorando continuamente con premura de tiempo extrema y a la medida, para un consumidor individual: el conductor. Lo diseñamos en el simulador y aplicamos la telemetria en el producto para un monitoreo de condiciones remotas. Esa inteligencia nos dice cómo está siendo usado el producto". Para McGrath, los datos que vienen del producto físico valen más que el producto en sí mismo. Él los llama “el metaproducto”.
"Cuando comenzamos, éramos 3 personas sentadas a una mesa, preguntándonos cómo construir este negocio", dice McGrath. Estaban tratando de responder a la pregunta: “¿Que haría McLaren si no construyera autos de F1?”.
McGrath tenía un plano, al menos en teoría. Era una visión que se cruzaba con los simuladores de Hargrove y los modelos de computadora, la telemetria en los autos de carrera, el diseño de datos de los prototipos (la Big Data). Esto es lo que podría ofrecer a las empresas que tradicionalmente fueron manejadas con carácter retroactivo: los informes financieros trimestrales; datos del pasado. McLaren los haría trabajar con datos en tiempo real, para competir en tiempo real y simular el futuro.
Haciendo que el ciclismo y la medicina se parezcan más a la F1
Scott Drawer fue jefe de Investigación e Innovación del Deporte en el Reino Unido en el momento del proyecto de GlaxoSmithKline. Él preguntó si McLaren y el equipo británico podrían establecer una cooperación para la preparación de los Juegos Olímpicos de Londres 2012. Drawer era un fan de la F1 y quiso incorporar a otros deportes de élite algunas de sus prácticas -tales como la telemetría y los algoritmos de predicción-. Las 2 organizaciones comenzaron a colaborar en las disciplinas que implicaban la interacción entre el deportista y la máquina: ciclismo, vela, remo y piragüismo.
"Armar el seguimiento del ciclista fue particularmente exitoso", cuenta Hargrove. "De todos los deportes olímpicos, es probablemente el más parecido a la F1, excepto que, en lugar de un motor, tienen a una persona".
Drawer quería entender las correlaciones entre fuerza, cadencia y ritmo cardíaco y cómo estos parámetros se traducían en resultados en las pistas, pero el equipo de ciclismo no tenía suficientes puntos de datos de los velocistas. Entonces McLaren construyó el Datarider, una pequeña caja aerodinámica la cual descansa bajo el asiento del conductor y se conecta a sensores de la bicicleta para recolectar datos relacionados a la potencia, torque y ángulo de la bicicleta. El dispositivo mismo contenía acelerómetros, giroscopios y un transmisor de Bluetooth. Anteriores sensores utilizados por el equipo de ciclismo podrían transmitir información a una frecuencia de aproximadamente 20 Hz (Hertz. Un hertz o hercio representa 1 ciclo por cada segundo, entendiendo ciclo como la repetición de un suceso). Datarider tenía 200 Hz. (los sensores utilizados en la F1 corren con 1.000 Hz).
"Quería asegurarme de que todo estuviese calibrado correctamente. Por eso hicimos todas las pruebas en nuestro sitio", cuenta Hargrove. "Vi los datos del ciclista Chris Hoy, entré en pánico y los llamé para disculparme. Parecía obvio que habíamos hecho mal la calibración ya que los números eran muy altos. Dijeron que estaba bien; esos eran los números que producía Hoy".
Hacia 2010, McLaren estaba buscando formar una sociedad para diseñar una bicicleta. Contactó a la marca de bicicletas más grande del mundo Nº3, Specialized Bicycle Components, de California (USA). "Queríamos aplicar el diseño basado en datos para hacer una bicicleta", dice Duncan Bradley, director del Diseño de Alto Rendimiento en McLaren Applied Technologies. "Como cualquier otro fabricante de bicicletas, Specialized las diseñaba a ojo. El conductor de prueba la usaría y devolvería una reseña subjetiva. Así era exactamente como diseñábamos los autos de F1 hace 50 años".
El encargo de Specialized a McLaren fuea para desarrollar una bicicleta más ligera, en la hipótesis de que sería capaz de ir más rápido. McLaren empezó cuestionando este punto de vista: "En una bicicleta tenés una estructura rígida -el chasis- con una gran bolsa de agua - el conductor-, sentado sobre éste", cuenta Bradley. "Debíamos considerar el aspecto humano del movimiento. ¿Cómo maximizar el rendimiento del equipo con un humano en el medio? En este caso, era más bien: ¿Cómo maximizar el rendimiento humano con el equipo en el medio?".
McLaren comenzó estudiando el marco, atando más de 20 sensores que podrían medir varias fuerzas y vibraciones que afectan una bicicleta y la forma en que la gente la usa. Adaptaron la plataforma del chasis del simulador de conducción de Hargrove para montar una bicicleta. Una vez que entendieron cómo se movía, aplicaron las mismas fuerzas a un conductor de pruebas; en este caso Bradley, un ciclista entusiasta. Un elemento a la vez: el marco, los neumáticos, el ser humano; desarrollaron una fórmula que cristalizó su comprensión de cómo la gente monta bicicletas. "Con ese modelo en la computadora, podíamos especificar cualquier parámetro que queríamos: estructura, peso rigidez; y diseñarla rápidamente", cuenta Bradley. "Estamos modificando por completo la manera de fabricas las bicicletas".
Demoró 8 meses diseñar la bicicleta, la S-Work + McLaren Venge, que irrumpió en el mercado en 2011. Eran un 20% más ligeras que el anterior modelo de Specialized, la S-Works, pero tenía la misma rigidez estructural. El mismo año, Mark Cavendish ganó el Campeonato Mundial UCI Road. Un conductor británico no lo conseguía desde 1965, y fue montando una McLaren Venge. Desde entonces las 2 compañías han trabajado juntas en otra bicicleta, la S-Works McLaren Tarmac.
"Specializes nos dijo después que han aprendido más sobre el diseño de una bicicleta que en los anteriores 10 años", cuenta McGrath. "También me dijeron que no cobramos lo suficiente".
El proyecto GlaxoSmithKline le permitióo a McLaren Applied Technologies entrar en el mercado de cuidado de salud. Y 2 años después, McLaren estaba proveyendo sensores de monitoreo para un ensayo clinico de GlaxoSmithKline con 100 pacientes con accidentes cerebrovascular en el Reino Unido yUSA.
McLaren previamente había probado los sensores en jugadores de rugby, midiendo los datos durante el entrenamiento y desarrollando los algoritmos que pueden predecir cuándo un jugador desarrolla un pico en el entrenamiento y cuándo corren un riesgo de lastimarse.
"La mayoría de los accesorios personales sólo pueden decirte cuántos pasos diste, no cuántas horas estuviste sentado o en el piso", cuenta McGrath. "Les falta una conciencia contextual, que es lo que necesitás para una prueba clínica. Me atrevería incluso a cuestionar si la muñeca es el mejor lugar para obtener cualquier tipo de perspicacia; la parte superior del cuerpo es más útil".
Esa pequeña “perspicacia” era exactamente lo que GlaxoSmithKline necesitaba. Una de las formas de medir la salud y la respuesta de un paciente con un paro cardíaco es midiendo su movilidad. "Una vez cada mes, más o menos, pedimos a un paciente que camine entre 2 sillas ubicadas a 10 metros de distancia una de otra, y vemos cuántos pasos utiliza y cuánto tiempo le lleva", cuenta Julian Jenkins, vice-presidente de Gestión y Planificación de Proyectos de GlaxoSmithKline. "No sé cuánto demoro en caminar 10 metros, menos un paciente con un paro cardiaco".
McLaren colocó un dispositivo del tamaño de una moneda de 10 peniques en los cuellos de los pacientes para medir 20 parámetros que incluyen la frecuencia de marcha, la cadencia y el ritmo. "Cuando vi los datos de los pacientes por primera vez estaba asombrado”, cuenta Jenkins. "En segundos podía decir que el paciente estaba muy enfermo. No hay prueba que antes pudiéramos llegar a la misma conclusión. Me di cuenta que esto iba a cambiar las pruebas clínicas".
GlaxoSmithKline y McLaren ahora estan conduciendo pruebas clínicas con pacientes con esclerosis lateral amiotrófica y, en marzo de 2015, McLaren anunció una asociación con la Universidad de Oxford, con el propósito de usar las analiticas para mejorar el cuidado de los pacientes y construir un simulador de cirujías.
"Los humanos son difíciles de modelar", dice McGrath. "Pero siempre pensamos que si podemos medir la salud y condición de un motor, ¿por que no vamos a poder medir la salud y condición de una persona?".
