Über uns

Mission und wissenschaftlicher Anspruch

Porträt von Jürgen Riegel

Jürgen Riegel

Dipl.-Inf. (FH), MBA · Motorsport Engineering · Systems Analysis

Ich beschäftige mich mit dem Automobilrennsport als technisches und organisatorisches Hochleistungssystem. Mein Fokus liegt auf der Analyse von Fahrzeugtechnik, Datenstrukturen und Entscheidungsprozessen unter realen Extrembedingungen, mit dem Anspruch, wissenschaftliche Methodik, interdisziplinäre Perspektiven und praktische Einordnung sinnvoll miteinander zu verbinden.

Akademischer Hintergrund

Mein akademischer Hintergrund ist geprägt von einer wissenschaftlichen Ausbildung mit Schwerpunkten in Fahrzeugtechnik, Informatik, Data Science und Management, ergänzt durch einen starken Praxisbezug sowie die kontinuierliche Umsetzung theoretischer Konzepte in reale Anwendungen.

Forschungsinteressen

Meine Forschungsinteressen bewegen sich an der Schnittstelle von Fahrzeugtechnik, Motorsport und systemischer Analyse. Im Mittelpunkt stehen folgende Themenfelder:

Kooperationen

Racing Research versteht sich als offene Plattform für fachlichen Austausch und Zusammenarbeit an wissenschaftlich fundierten Fragestellungen im Motorsport- und Automobilumfeld.

Im Vordergrund stehen Kooperationen mit klarem Erkenntnisinteresse, offenem fachlichen Dialog sowie der Bereitschaft, technische Fragestellungen auch explorativ, systemisch und interdisziplinär zu betrachten; wissenschaftliche Veröffentlichungen werden dabei als mögliches und wünschenswertes Ergebnis solcher Zusammenarbeit angestrebt.

Bei Interesse an einer Zusammenarbeit oder einem fachlichen Austausch freue ich mich über eine unverbindliche Kontaktaufnahme (Jürgen Riegel, racing.research@mailbox.org).

Projekte

Digitalisierung der Nordschleife - Maßnahmen zur Verbesserung der Sicherheit einer Rennstrecke, am Beispiel der Nürburgring 1927 GmbH & Co. KG

Abgeschlossenes Forschungsprojekt

Digitalization of the Nordschleife - actions to improve the safety of a race track, using the example of Nürburgring 1927 GmbH & Co. KG

Themenspektrum / Kontext: visuelle Anomalie-Detektion (Streckenkameras) mittels KI, ITS/Verkehrstelematik, im Kontext von Sicherheit, Straßenverkehr, Rennsport und Wirtschaftlichkeit, operatives und strategisches Risikomanagement, managementnahe Analyse und Beratung zur Identifikation und Einordnung zukünftiger Business-Cases im technologischen und organisatorischen Kontext

Diese Arbeit untersucht, inwiefern sich die Sicherheit einer Rennstrecke durch den Einsatz digitaler Infrastrukturen und datenbasierter Systeme verbessern lässt. Am Fallbeispiel der Nürburgring-Nordschleife wird analysiert, wie moderne Kamerasysteme, digitale Signaltechnik und softwaregestützte Auswertungsverfahren zur Unterstützung der Streckensicherung beitragen können.

Im Rahmen einer interdisziplinären Fallstudie wurden qualitative und empirische Methoden kombiniert, darunter Literaturanalysen, strukturierte Stakeholder-Analysen, explorative Fachgespräche, Experteninterviews sowie Feldbeobachtungen. Ergänzend wurde die technische Machbarkeit prototypischer digitaler Anwendungen experimentell untersucht. Theoretisch stützt sich die Arbeit auf Erkenntnisse der Verkehrspsychologie, der visuellen Wahrnehmung sowie auf Konzepte der datenbasierten Anomalieerkennung.

Die Ergebnisse zeigen, dass digitale Infrastrukturen einen signifikanten Beitrag zur Erhöhung der aktiven Sicherheit bei fahraktiven Veranstaltungen leisten können, insbesondere auf komplexen und topographisch anspruchsvollen Rennstrecken. Gleichzeitig wird deutlich, dass digitale Sicherheitsmaßnahmen nicht nur sicherheitsrelevant, sondern auch wirtschaftlich und organisatorisch sinnvoll in bestehende Betriebsstrukturen integrierbar sind. Die gewonnenen Erkenntnisse sind über den untersuchten Anwendungsfall hinaus grundsätzlich auf andere Rennstrecken sowie vergleichbare Test- und Erprobungsumgebungen, sowie den Straßenverkehr übertragbar.

Schlüsselwörter: Nürburgring, Nordschleife, Rennstrecke, Streckensicherheit, digitale Streckensicherung, Rennleitung, Digitalisierung, Infrastruktur, LED Anzeigen, Verkehrsüberwachung, Sicherheit, Kameras, künstliche Intelligenz (KI), Softwaresysteme, maschinelles Sehen, visuelle Anomalie-Detektion, Verkehrspsychologie

Keywords: Nürburgring, Nordschleife, racetrack, track safety, digital marshalling, race control, digitalization, infrastructure, led panels, traffic surveillance, security, cameras, artificial intelligence (AI), software systems, machine vision (MV), computer vision, visual anomaly detection, traffic psychology

Weitere Informationen zum Projekt →

Crowdcar

Interdisziplinäres Entwicklungs- und Forschungsprojekt

Crowdcar war als interdisziplinärer Think Tank konzipiert, der die prototypische Entwicklung und Erprobung eines elektrisch betriebenen Fahrzeugs in der EG-Typklasse L7e zum Ziel hatte. Im Mittelpunkt stand nicht die Serienproduktion, sondern die systematische Untersuchung technologischer Umsetzbarkeit, Entwicklungsprozesse und organisationsübergreifender Zusammenarbeit.

Das Projekt diente als Blaupause für Rapid-Prototyping-Ansätze im automobilen Kontext und untersuchte, wie sich komplexe technische Systeme mit begrenzten Ressourcen, aber klarer Struktur und interdisziplinärem Know-how realisieren lassen.

Ein besonderer Fokus lag auf dem Wissenstransfer zwischen Ingenieurwissenschaften, Informatik, Design und praktischer Umsetzung sowie auf der Frage, welche Fertigungs- und Entwicklungsprozesse außerhalb klassischer industrieller Strukturen technisch tragfähig sind.

Die im Projekt gewonnenen Erkenntnisse liefern wertvolle Impulse für alternative Entwicklungsmodelle, frühe Konzeptvalidierung und innovationsgetriebene Fahrzeugentwicklung.

Weitere Informationen zum Projekt →

Weitere Projekte (Kurzüberblick)

  • Digital Transformation: What's next? - How does paperless cross-border Transport work? (FIA Conference, Poster)
  • Die Weiterführung der Formel1, vor dem Hintergrund der Corona-Pandemie, vor leeren Zuschauerrängen aus Sicht verschiedener Stakeholder
  • Vor- und Nachteile von Just in Time-Lieferungen bei Automobilherstellern an ausgewählten Beispielen
  • Sponsorship in motorsport - how stakeholders can promote sustainability, diversity and inclustion
  • Interkulturelles Management, im Kontext von Globalisierung und Fachkräftemangel
  • Möglichkeiten der Evaluierung von Maßnahmen im Motorsport-Sponsoring
  • Nachhaltigkeit im Motorsport, am Beispiel der Aktivitäten von FIA und DMSB
  • Vor- und Nachteile eines Salary Caps, am Beispiel des Berufsfußballs
  • Deskriptive statistische Analysen technischer Anlagen mit R

Wer wir sind

Racing Research ist eine unabhängige Plattform zur wissenschaftlichen Auseinandersetzung mit Automobilrennsport, Motorsportmanagement und Rennsporttechnologie. Der Fokus liegt auf der Analyse technischer, organisatorischer und datengetriebener Fragestellungen im Motorsport.

Unsere Mission

Ziel von Racing Research ist es, komplexe Zusammenhänge im Motorsport verständlich, fundiert und faktenbasiert darzustellen. Die Plattform richtet sich an technisch interessierte Leser, Studierende, Forschende sowie Praktiker aus dem Motorsportumfeld.

Wissenschaftlicher Ansatz

Die Inhalte basieren auf ingenieurwissenschaftlichen, datenanalytischen und managementbezogenen Perspektiven. Dabei steht nicht die Berichterstattung, sondern die analytische Einordnung im Vordergrund.

Abgrenzung

Racing Research ist kein Medienportal, kein Rennteam und keine Marketingplattform. Die Seite versteht sich als forschungsnaher, unabhängiger Wissensraum rund um den Motorsport.

„Die reinste Form des Wahnsinns ist es, alles beim alten zu lassen und zu hoffen, dass sich etwas ändert.“ (Albert Einstein, 1879 - 1955)