AGCO senkt die Kosten, erhöht die Geschwindigkeit und erhöht die Kundenbindung mit Amazon Kinesis Services

AGCO Corporation (AGCO), ein globaler Anbieter von Lösungen für die Landwirtschaft, stellt industrielle landwirtschaftliche Geräte und hochmoderne digitale Produkte her, die darauf ausgerichtet sind, landwirtschaftliche Betriebe zu revolutionieren. Das Ziel von datengesteuerten Lösungen für die Präzisions-Landwirtschaft bedeutet, Landwirte in die Lage zu versetzen, nachhaltige, produktive Getreideanbau und Viehzucht zu führen und Ertrag und Rentabilität zu maximieren. AGCO benötigte moderne Technologie, um den Umfang der Datenverfolgung und -speicherung zu ermöglichen, der für „Smart Farming“ erforderlich ist. Dafür wandte es sich an Amazon Web Services (AWS).

Das Unternehmen begann seinen Weg mit AWS mit einer Migration im Jahr 2015 und konzentriert sich seit 2019 auf die Modernisierung mit Microservices, Automatisierung und Serverless-Architektur. Das ehemalige Blackbox-Datensystem eines Drittanbieters von AGCO schränkte das Unternehmen in der Verwendung seiner Daten ein. Entscheidend war, dass die Aufbewahrungszeit des Datenstroms nicht ausreichte, um die langen Wachstums- und Investitionszyklen in der Landwirtschaft zu berücksichtigen. Indem es dieses System durch eine Orchestrierung von AWS-Services ersetzte, darunter drei Amazon-Kinesis-Services, konnte das Unternehmen zeitnah Erkenntnisse gewinnen und schnell auf neue Informationen reagieren. AGCO hat die Datenaufbewahrungszeit und die Datenabrufgeschwindigkeit drastisch erhöht, und das bei gleichzeitiger Kostensenkung, was seine Digital-First-Strategie ermöglicht und als Eckpfeiler für zukünftige Fähigkeiten dient.

Landwirte nutzen zunehmend digitale Technologien, um ihre Betriebe nachhaltiger zu führen. AGCO entwickelt Produkte, die Landwirten dabei helfen, ihre Betriebe effizienter und rentabler zu führen. „Wir entwickeln Farmen, in denen Edge-Computing die Show leitet: die Belüftung, die Beleuchtung, die Heizung. Sie sind alle mit dem Gebäude-Controller verbunden und werden in die Cloud eingespeist“, erklärt Paul Thornhill, Product Development Manager bei AGCO. „Die Cloud sammelt und analysiert die Daten und sendet die Ergebnisse zurück an das Gebäude, das dann Lüftung, Beleuchtung und Heizung entsprechend anpasst. Sie meldet dem Landwirt alles.“ Durch die Automatisierung dieses Prozesses können Landwirte nicht nur Zeit sparen, sondern auch sicherstellen, dass Temperatur, Feuchtigkeit und andere Parameter immer auf die optimalen Werte eingestellt sind, um das Wachstum zu fördern, ohne Geld für Strom zu verschwenden. 

Auf seinem Legacy-System konnte AGCO es Landwirten nicht ermöglichen, Wachstumszyklen zu vergleichen. Es hatte ein Aufbewahrungslimit von 750 Millionen Datensätzen, was nur für einen Zeitraum von etwa 6 Monaten ausreichte – kaum genug für einen 185-Tage-Zyklus, in dem ein Schwein von der Geburt bis zum Markt gebracht wird. Aufgrund der 180 000 Datensätze, die jeder Kunde pro Tag speichert, und der Herausforderung der Datenaufbewahrung gab AGCO tatsächlich mehr Geld aus, als es einnahm, um neue Kunden zu gewinnen. 

AGCO benötigte eine Technologie, die alle Daten von seinen intelligenten landwirtschaftlichen Geräten sammelt und die Daten dann speichert und analysiert, um Erkenntnisse und Maschinendiagnosen in Echtzeit zu ermöglichen. Die meisten Optionen, um dieses Ziel zu erreichen, sind teuer und zeitaufwändig, aber Amazon-Kinesis-Services können die Aufgabe erledigen, indem sie verwaltete Services und automatische Skalierung anbieten und nahtlos in der bestehenden AWS-Infrastruktur von AGCO arbeiten.

Im Januar 2020 ging AGCO mit einer Serverless-Data-Pipeline live, die mit drei Amazon-Kinesis-Services erstellt wurde. Daten von den landwirtschaftlichen Geräten von AGCO werden von Amazon Kinesis Data Streams (Amazon KDS) erfasst und gespeichert, einem skalierbaren und dauerhaften Echtzeit-Daten-Streaming-Service, der kontinuierlich Gigabyte an Daten pro Sekunde aus Hunderttausenden von Quellen erfasst. Amazon KDS kann dann Gerätedaten in Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), einen Objektspeicher-Service, einspeisen. Zur Erfassung von Gerätedaten dient auch Amazon Data Firehose, eine einfache Möglichkeit, Streaming-Daten zuverlässig in Analytikservices, Data Lakes und Datenspeicher zu laden, die AGCO für bestimmte Kundenanwendungsfälle gestaltet. Eine nachgelagerte Downstream Amazon Data Firehose stellt Daten für die Verwendung mit anderen AGCO-Produkten zur Verfügung. Mit diesen Tools bewegt das System von AGCO 1 200 Datenpunkte pro Minute und konnte im Test automatisch auf 10 000 Datenpunkte pro Minute skalieren. 

Sobald die Daten erfasst sind, können sie entweder gespeichert oder direkt an Amazon Managed Service für Apache Flink weitergeleitet werden. Dieser wandelt und analysiert Streaming-Daten in Echtzeit mithilfe von Apache Flink, einem Open-Source-Analyse-Framework. Die Nutzung dieses Services führt zu wertvollen Erkenntnissen für Landwirte. „Wir wollen den Landwirten datengestütztes Wissen darüber geben, wie der Betrieb läuft“, sagt Thornhill. „Dann möchten wir ihnen Einblicke geben, um den Produktionsprozess zu verbessern, und mehr diagnostisches Feedback in Echtzeit zu jeder Maschine und dazu, wie sie an bewährte Methoden und Benchmarks angepasst werden kann.“ 

AGCO nutzt Amazon-Kinesis-Services zur Beibehaltung von 1,5 Milliarden Datensätzen zu einem geringeren Preis, was zu Kosteneinsparungen von 78 % führt. Es kann diese Daten konsistent in 600 ms auf einen Bildschirm laden – ein Vorgang, der zuvor 8–30 Sekunden dauerte. AGCO gewann durch die Verwendung von Amazon S3 auch mehr Datenspeicher zu einem drastisch reduzierten Preis. 

Eine weitere Kostenersparnis für AGCO war die Möglichkeit, seine Verträge mit Drittanbietern zu beenden. „Obwohl wir jetzt mehr Arbeit haben, um die Daten zu verarbeiten, ist es ein besseres Verhältnis, als wenn wir jemand anderen dafür bezahlen müssten“, sagt Thornhill. „Amazon-Kinesis-Services bieten die Elemente, die wir benötigen, zu einem geringeren Preis. Wir erhalten eine Rendite von 1:3 oder 1:4, weil sie 60 % oder mehr von dem abdecken, was wir zuvor bezahlt haben." 

AGCO legt Amazon-Kinesis-Services auf die vorhandene Infrastruktur, um deren Komplexität zu reduzieren und den zugrunde liegenden Service zu verwalten. Infolgedessen benötigt AGCO nur noch eine Person, um die Infrastruktur zu verwalten, anstatt drei bis fünf. „Selbst bei der Menge an Daten, die wir derzeit verschieben und der Komplexität der Infrastruktur läuft die Pipeline das ganze Jahr über nahezu alleine“, sagt Thornhill.

AGCO plant, AWS zu verwenden, um echte Edge-Kommunikation über einen Kern des Internet of Things anstelle eines handgefertigten Gateways aufzubauen. Die Verwendung von Machine Learning zur Analyse von Wetterdaten würde es beispielsweise Betrieben ermöglichen, Temperatur und Luftfeuchtigkeit in einer Scheune Minuten vor einer Wetteränderung anzupassen, anstatt wie üblich 2 Stunden danach. Mit dem Potenzial, eine Umgebung anzupassen, ohne den Landwirt einzubeziehen, würde dieses System zu einer erhöhten Produktion führen. 

Um den Tierschutz weiter zu verbessern, plant AGCO die Entwicklung einer Lösung zur Echtzeitüberwachung von Säuen. Dadurch können Landwirte schnelle, datenbasierte Anpassungen an der Umgebung der Säue vornehmen, um ihr Wohlbefinden zu verbessern und Produktivität und Rentabilität zu steigern. 

Durch den Einsatz von AWS verbesserte AGCO den Service für seine landwirtschaftlichen Kunden, indem es die Kosten senkte und die Datenaufbewahrungs- und -abrufgeschwindigkeit erhöhte. „Daten, die mithilfe von AWS-Tools gesammelt und an unsere Landwirte geliefert werden, fördern bessere Entscheidungen und die Tiergesundheit“, sagt Thornhill. AGCO plant, AWS weiterhin zu verwenden, um sich an die sich verändernde Welt der Landwirtschaft anzupassen.