Wie Telemetrie in GT-Rennen Teams einen Vorteil verschafft

In GT-Rennen sind die Autos fast gleich schnell; warum beenden dann trotzdem manche Teams jedes Rennen vorne? Die Antwort liegt meist nicht in der Motorleistung oder dem Flügelwinkel, sondern in der Erhebung und richtigen Interpretation der Telemetriedaten. Da das Balance-of-Performance-System (BoP) im GT3-Feld die Autos einander annähert, zeigt sich der entscheidende Vorteil für den Sieg oft auf den Bildschirmen der Computer an der Boxenmauer. In diesem Artikel erkläre ich, wie Daten von Bremspunkten bis zu Gas spur gelesen werden, wie Amateurfahrer in Pro-Am-Teams entwickelt werden und warum keine Runde gleich gelesen wird.

Was ist Telemetrie und worauf schauen GT-Teams?

Telemetrie sind die Daten, die drahtlos und in Echtzeit vom Auto zur Boxenmauer fließen: Geschwindigkeit, Gas, Bremse, Motorgesundheit, Reifendruck... Dazu gibt es noch Data Logging, also die Datenaufzeichnung. Sie schreibt dieselben Informationen in den Speicher des Rekordgeräts im Fahrzeug; kehrt das Auto an die Box zurück, laden die Ingenieure sie auf den Computer und werten sie zwischen den Sessions Schritt für Schritt aus. Live-Telemetrie wird eher zur Überwachung der Fahrzeugintegrität und zur Unterstützung der Strategie genutzt, die detaillierte Rundenanalyse meist mit aufgezeichneten Daten. Kurz gesagt: Das eine ist eine Live-Übertragung, das andere eine Aufnahme - zusammen bilden sie das Wissen des Teams.

Was wird eigentlich aufgezeichnet? Die Aufteilung der Daten in fünf Gruppen erleichtert die Arbeit:

• Fahrereingaben: Gasstellung, Bremsdruck, Lenkwinkel, Gang
• Fahrzeugbewegung: Geschwindigkeit, GPS-Position, laterale und longitudinale g-Kräfte
• Fahrwerk: Dämpferweg, Bodenfreiheit, Raddrehzahlen
• Reifen und Bremsen: Temperatur- und Druckkanäle
• Motor und Systeme: Drehzahl, Öldruck, Wassertemperatur, Kraftstoff

Die Sensoren erfassen diese Dutzenden Kanäle mehrmals pro Sekunde. Stell dir vor: In eine Kurve einzulenken, daran erinnerst du dich gar nicht mehr - aber das Auto vergisst nichts. Genau dieses Gedächtnis zu lesen, ist die Aufgabe der Ingenieure.

Wenn das BoP alles ausgleicht, worin liegt dann der Wettbewerbsvorteil?

Balance of Performance ist der Ausgleichsmechanismus, der die Autos unterschiedlicher Hersteller über eine Runde hinweg einander annähert. Er wurde 2005 mit der GT3-Kategorie eingeführt und hält bis heute den Wettbewerb der GT3-Serien rund um den Globus aufrecht. In GT4 funktioniert eine ähnliche Logik; dort verringert das BoP die Unterschiede zwischen den Herstellern und überlässt das Ergebnis der Umsetzung durch Fahrer und Team. Wenn die Hardware gleich ist, was bestimmt dann die Reihenfolge? Setup, Fahrerkonsistenz, Reifenmanagement, Strategie und natürlich Daten. Deshalb ist die Vorstellung, dass BoP Entwicklung sinnlos macht, ein falscher Schluss; sie verlagert den Vorteil nur an eine andere Stelle.

Um das zu veranschaulichen, kann man sich Einmarken-Serien ansehen. Im Porsche Carrera Cup North America fährt jeder mit demselben Fahrzeug; die Hardware ist völlig gleich. Was entscheidet dann den Sieg? Ein paar Meter Bremsunterschied, ein paar km/h schnellere Ausgangsgeschwindigkeit aus der Kurve... Genau diese kleinen Details bringt nur die Daten ans Licht. In Serien mit BoP sieht die Lage genauso aus: zwischen gleichen Autos erzeugt die Analyse an der Boxenmauer den Unterschied.

Sammeln, Vergleichen, Anwenden: Wie Daten Zeit Gewinnen?

Die Analyse durchläuft einen dreistufigen Zyklus. Zuerst wird in jeder Session Daten aufgezeichnet; dann werden die Runden übereinander gelegt und verglichen - die Bestzeit, die Durchschnittsrunde, die Runde des Teamkollegen oder eine Referenzrunde; ganz am Ende wird eine priorisierte Liste von Änderungen umgesetzt. Ein einfacher, aber unglaublich wirksamer Ablauf. Im nächsten Abschnitt sehen wir uns an, wie dieser Vergleich auf den Bildschirmen aussieht.

Bremsverlauf, Gasverlauf und Zeitdelta

Wenn Ingenieure eine Runde öffnen, schauen sie meist zuerst auf das Zeitdelta: die Karte des Abstands zwischen zwei Runden entlang der Strecke. Wenn du insgesamt drei Zehntel verlierst, lässt sich das meist auf zwei bis drei Kurven eingrenzen - du kannst es dir also wie eine Heatmap vorstellen, die zeigt, wo du den Fehler gemacht hast. Dann kommen die Verläufe ins Spiel. Der Geschwindigkeitsverlauf ist die grundlegende Referenz. Der Bremsverlauf zeigt, wie schnell gebremst wird, ob der Spitzdruck gehalten wird und wie gelöst wird; das stufenweise Lösen, also Trail Braking, ist hier sichtbar. Da die Bremszonen auf kürzester Distanz am meisten Zeit bringen oder kosten, beginnt das Fahrercoaching auch immer hier. Der Gasverlauf sagt aus, wie schnell und smooth am Kurvenausgang voll aufs Gas gegangen wird; auch, wie sich die Ausgangsgeschwindigkeit auf die folgende Gerade überträgt, liest man hier ab. Dann gibt es noch den Reifenberührungskreis, das Reibungsellipse-Modell: Zeichnet man die lateralen und longitudinalen g-Kräfte auf, zeigt sich, wie vollständig der Fahrer den Reifen in der Kurve nutzt.

Noch ein technisches Detail: Beim Vergleich zweier Runden werden die Diagramme standardmäßig über der Distanz gezeichnet; so kommen Bremspunkte und Einlenkpunkte in beiden Linien auf dieselbe Höhe. Zeitbasierte Darstellungen werden hingegen bei Aufgaben wie der Stint-Analyse verwendet. Das klingt nach einer Kleinigkeit, aber der Unterschied zwischen einem Ingenieur, der auf der falschen Achse schaut, und einem, der auf der richtigen schaut, liegt zwischen Podium und Mittelfeld.

Liegt das Problem am Fahrer oder am Auto?

Die coolste Fähigkeit der Daten ist vielleicht die Diagnose. Zeigt sich beim Kurveneingang ein abruptes Lösen des Bremspedals oder ein zu frühes Einlenken, ist der Untersteiger fahrerbedingt; stimmen die Eingaben mit dem Referenzfahrer überein, das Auto aber untersteuert trotzdem, ist das Setup der Schuldige. Übersteuern am Kurvenausgang entsteht meist durch zu scharfes Gas; tritt es auch bei sanften Eingaben auf, spricht das Auto. Sinken die Rundenzeiten über den Stint und sind die Eingaben inkonsistent, liegt es am Fahrer; wandern die Reifentemperaturen aus dem Fenster, liegt es am Auto. Damit der Vergleich gültig ist, müssen die Runden vergleichbar sein: gleiches Fahrzeug, gleiches Setup, gleiche Reifenmischung, ähnliches Kraftstofffenster und dieselben Assistenteneinstellungen. Sonst vergleichst du Äpfel mit Birnen.

Wie entwickelt sich ein Amateursportler in Pro-Am-Teams mit Daten?

Im Herzen der GT-Welt schlägt das Pro-Am-Modell: ein Profi und ein (oder mehrere) Amateurfahrer teilen sich dasselbe Auto. GT3-Autos sind von vornherein für diese gemischte Nutzung ausgelegt; GT4 ist eine Klasse, die sich ganz an Amateure richtet, produktionsnäher und erschwinglicher ist. In diesem Format ist die Datenanalyse der wertvollste Coach des Amateurfahrers. Denn auf Amateur- und Pro-Am-Niveau ist der verlierbare Rundenzeitverlust noch groß, und die Daten zeigen direkt dorthin: welcher Bremspunkt zu früh ist, bei welchem Ausgang das Gas zu spät kommt. Es beschleunigt auch das Erlernen eines neuen Fahrzeugs oder einer Strecke erheblich; macht die begrenzte Streckenzeit effizient. Anfänger erzielen den größten Gewinn am Anfang, meist aus einer Handvoll Bremszonen und Kurvenausgängen; für Erfahrene sinken die Margen auf Zehntelsekunden, und die Analyse muss viel tiefer gehen.

Im Pro-Am-Renstraining für Langstreckenrennen werden Video und Telemetrie nebeneinander betrachtet, und dem Fahrer wird klar gesagt, wo er schneller werden kann. Anhand von Gasfußabdruck und Bremsdruckspuren lässt sich sogar erkennen, welche Fahrer im Feld langsam sind; in bestimmten Kurven werden Bremsdruck, Gasposition und Raddrehzahl verglichen. Das Einzige, was ich hier hervorheben möchte, ist die Konsistenz: Ein Fahrer, der über das gesamte Rennen hinweg starke Rundenzeiten wiederholen kann, schlägt in der Regel einen Fahrer, der eine schnelle Runde dreht und dann nachlässt. Das klingt einfach, aber genau deshalb ist es der wichtigste Gewinn.

Warum liest sich die erste Bremsung in Training und Rennen unterschiedlich?

Stelle dir selbst die Frage: Können deine Bremspunkte in der ersten Trainingrunde dieselben sein wie in der 40. Runde des Rennens? Nein, können sie nicht. Und die Daten zeigen das schonungslos. Beim Training lernt der Fahrer Strecke und Fahrzeug kennen; mit jeder Runde verschieben sich die Grenzen, die Bremspunkte rücken weiter, die Gasdurchgänge werden härter. Im Rennen ändert sich das Bild völlig: Die Reifen verschleißen, ihre Temperatur wird im Fenster gehalten, das Kraftstoffgewicht sinkt, und man muss sich durch den Verkehr kämpfen. Deshalb lesen Ingenieure eine Trainingrunde nicht mit denselben Augen wie eine Rennrunde; sie betrachten alles stintweise. Während des Rennens überwacht die Live-Telemetrie die Fahrzeuggesundheit, und die stintweise Reifen- und Rhythmusverfolgung steuert die Strategie.

Auch die Rolle der Daten verändert sich über das Wochenende hinweg. Vor der Veranstaltung legen die Ingenieure mit früheren Daten das Ausgangssetup und die Ziele fest; im Training werden die Änderungen einzeln umgesetzt. In den Qualifying-Sessions ist die Reifenvorbereitung bei der Ermittlung des Startgrid so wertvoll wie die Runde selbst - die beste Runde zu fahren reicht nicht, man muss sie zur richtigen Zeit fahren. Werkoningenieure betrachten die Daten des Rennwochenendes als Validierungsinstrument; das eigentliche Lernen geschieht in Tests und strukturierten Prozessen. Die Daten sind also in jeder Phase präsent, aber sie erfüllt in jeder Phase eine andere Aufgabe.

Daten und Strategie in Langstreckenrennen

Bei 24-Stunden-Rennen bekommt die Rolle der Daten eine ganz andere Dimension. Die 79. CrowdStrike 24 Hours of Spa wurden am 27.-28. Juni 2026 ausgetragen und das Starterfeld mit Prüfungen wie der Superpole 2 festgelegt. Die Ausgabe 2026 in Daytona wurde zwischen dem 16.-18. Januar auf dem 5,729 Kilometer langen Oval-Roval-Kurs ausgetragen; Klassiker wie der Nürburgring und Bathurst gehören ebenfalls zu dieser Langstreckenkultur. Bei diesen Rennen gibt es über viele Stunden hinweg in jedem Stint wechselnde Kombinationen aus Reifen, Kraftstoff und Fahrer. Welcher Fahrer unter welchen Bedingungen wie konstant ist, wie welches Fahrzeug seine Reifen schont - all das ist in den Daten erfasst und die Strategie wird genau aus diesem Bild gelesen. Kann aber bei Fahrerwechseln, Nachtfahrt und im Verkehr das Schicksal eines Rennens an einem analytischen Unterschied von wenigen Hundertstelsekunden hängen? Das ist vielleicht die schönste unbeantwortete Frage der Langstreckenrennen; aber das Team an der Boxenmauer weiß sehr gut, dass ein Team, das die Daten nicht liest, bei diesem Würfelspiel kaum Chancen hat.

Ein Zeichen dafür, dass diese Welt gewachsen ist, ist auch der Markt selbst. Von einem Volumen von 579,5 Millionen Dollar im Jahr 2025 wird erwartet, dass der globale Renn-Telemetrie-Markt bis 2035 auf 1.489,5 Millionen Dollar mit einer jährlichen Wachstumsrate von 9,9 % steigt. Dank IoT-Sensoren und Cloud-Plattformen trägt die Telemetrie mittlerweile weit über die professionellen Boxenmauern hinaus - der Tag, an dem auch du in Sim-Rennlappen deine Runden übereinanderlegst und analysierst, ist also nicht mehr weit. Sogar in der Sim-Racing-Community gehören das Lesen von Geschwindigkeitsspuren, Deltas und Bremsverläufen inzwischen zu den Standardfähigkeiten.

Ist Telemetrie schwer zu lernen, und wie viel bringt sie?

Das ist eine der häufigsten Fragen. Das Lesen von Geschwindigkeitsprofilen, Zeitdeltas sowie Brems- und Gasverläufen lässt sich in wenigen angeleiteten Sitzungen lernen. Die eigentlich lange Arbeit ist die Diagnose der Ursachen und die Unterscheidung, ob das Problem beim Fahrer oder am Fahrzeug liegt - hier zeigt sich der Wert eines erfahrenen Renningenieurs. Deine eigenen Daten kannst du auch selbst analysieren; auf Grundeindebene definitiv ja. Aber deine eigene Analyse hat eine Grenze: Sie zeigt das Was, aber nicht immer das Warum. Wenn man gleichzeitig Fahrer und Analyst ist, ist es schwer, technische Probleme und Fahrfehler zu unterscheiden.

Und zur Frage, wie viele Sekunden es bringt... Seien wir ehrlich: Eine universelle Zahl gibt es nicht. Der Gewinn hängt vom Entwicklungsstand des Fahrers, der Vertrautheit mit Fahrzeug und Strecke sowie von der Vorbereitung ab. Ich empfehle dir, allen mit Skepsis zu begegnen, die dir eine einzige magische Zahl versprechen. Aber das kann ich sagen: Die billigste Leistungssteigerung in einem Feld mit BoP kommt höchstwahrscheinlich daher, ein paar Stunden vor dem Bildschirm an der Boxenmauer zu verbringen. Wenn du das nächste Rennen schaust, wirf auch einen Blick zur Boxenmauer - auf diesem Bildschirm könnte das eigentliche Rennen stattfinden.

Quellen

• Race Data Analysis Explained: Telemetry to Lap Time Gains
• How Data Analysis Transforms F1 Race Performance
• Racing Telemetry Market Size, Share | CAGR of 9.9%
• Chat GT3: Wer hat die Balance of Performance entwickelt?
• Balance of Performance
• Gruppe GT3
• Was sind die Unterschiede zwischen GT3-, GT2- und GT4-Fahrzeugen?
• 24 Stunden von Spa 2026: Renndaten
• Der Schlüssel zum Fahrertraining | Pro-Am-Langstreckenrennen