為了具備更強的競賽能力，每換到一條賽道或每次遇到天氣變化時，都需要重新調校 F1 賽車。 有時車隊會通過遙測系統反饋的資訊、以往比賽取得的經驗、以往賽季中記錄的數據和計算機模擬的結果對賽車進行有限的調校。
在本篇文章中，我們將會介紹如何無需代碼使用 Altair Panopticon™即時可視化 F1 賽車的遙測數據，並從數據中獲得洞察，從而進一步優化提高性能。
一級方程式賽車的即時遙測數據被輸入到 Altair Panopticon™ 之後，Altair Panopticon 可將統計功能應用到數據中，並在使用者構建的儀表板中即時可視化結果。
該系統使用戶能夠為比賽期間可能偏離範圍的關鍵參數設置警報，可視化所有數據流的累積數據，並與監控的目標賽車、其他賽車、當前圈、其他圈、其他比賽等的歷史參考數據進行比較。 即時可視化流數據並深入調查異常情況的能力，可以讓車隊能夠了解導致問題的因果關係，並進一步優化提高性能。
Altair Panopticon 是一種幾乎能在任何方面使用，轉換和顯示數據的即時可視化引擎。
Panopticon 可以處理多個即時或歷史數據流，它可以匯總資訊並以引人注目的視覺效果進行展示，數據分析被增強的同時無需編寫任何代碼。 您只需拖拽即可完成設置完整的儀錶盤。
上圖是直接從 2017 年賽車 F1 收集的遙測數據導入 Panopticon 之後顯示的儀錶盤。 這些數據是從奧地利斯皮爾伯格賽場上的車輛監測收集的。
您會看到各種各樣的資訊，例如速度、制動溫度，甚至駕駛員輸入資訊。 通過此觀察這些資訊，可以監視異常情況，甚至可以設置警報，以監測某些超出輪胎壓力範圍的數據。
通過觀察這些賽車的狀態如何變化，也許能夠發現某些發動趨勢或轉捩點，或是賽車運行狀況。
一旦每圈的數據完成輸入，就可以開始進行數據分析了。 在上方的圖片中，可以發現第一圈比基準落後整整半秒。 基準圈是藍色，而圖中選取的第一圈是橙色。 在約1300公尺處，橙色遠遠落後於藍色。
我們可以通過放大局部來進一步分析橙色落後的原因。
如果放大該角，可以看到藍色通過該角時保持著較高的平均速度、更晚踩油門、踩油門的動作更順滑，並且剎車更加平穩。 在轉彎處，藍色僅落後橙色一點。 使用 Panopticon 儀表盤可以檢查每個數據點以進行改進或優化。
除了可視化單次比賽的時間序列，還可以深入瞭解單個選手，甚至他們的單圈表現，為數據進行排序並獲得更多資訊。
圖表可以提供更多細節，因此可以看到每個團隊的平均圈速、最快圈速和最慢圈速，此外，每個車手的最快圈速與平均圈速都會被繪製成圖。
圖片底部的圖表顯示，單圈時間的統計分佈顯示 Marcus 是最快的，而 Lance 在這裡是表現最平穩的。
在資本市場、能源、電信和物聯網等許多行業，延遲決策代價高昂。 等待日終報告意味著你很可能會錯過賺錢的機會，或者在面對威脅時為時已晚。
Altair Panopticon 由市場上唯一真正的即時數據可視化系統 Panopticon 和複雜事件流處理引擎 Panopticon Streams 組成，使用戶能夠使用一個完全可視化的介面編寫複雜的業務邏輯和數據函數。
用戶可以在幾分鐘內構建和部署他們自己的系統，只需單擊幾下滑鼠，就可以快速解決問題，在幾秒鐘內理解複雜的關係，並識別需要進一步研究的問題。
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