Bild ist KI-generiert
Die Agrar- und Baumaschinen-Branche hat ihren Erfolg bislang auf technische Exzellenz und überlegene Produkte gestützt. Doch mit der Reife vernetzter Maschinen, industrieller KI und Cloud-Plattformen entsteht der Mehrwert zunehmend jenseits des Produkts selbst. Die nächste Generation von Marktführern wird aus jenen Unternehmen hervorgehen, die Engineering, Fertigung, Händler, Partner und Kunden zu intelligenten Ökosystemen verbinden – Ökosystemen, die kontinuierlich lernen, sich anpassen und messbare Geschäftsergebnisse liefern.
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Ein Landwirt, der heute einen Traktor kauft, trifft eine ganz andere wirtschaftliche Entscheidung als noch vor einem Jahrzehnt. Die Betriebskosten sind explodiert, und viele Landwirte berichten laut McKinsey von Preissteigerungen zwischen 80 und 250 Prozent bei Düngemitteln und Pflanzenschutzmitteln in den letzten Jahren.1 Arbeitskräfte sind knapp und die Margen sind gering. Unter diesem Druck sind Automatisierung, Präzisionslandwirtschaft und datengestützte Entscheidungsfindung keine Innovationsschaufenster mehr. Sie sind eine Frage des wirtschaftlichen Überlebens.
Für Hersteller (OEMs) von Agrar- und Baumaschinen verändert dies die Wettbewerbsbedingungen grundlegend. Jahrzehntelang war die Branche durch Technik und Service geprägt: robuste Maschinen, zuverlässige Verfügbarkeit, starke Händlernetzwerke und hohe Produktivität im Feldeinsatz. Obwohl diese Grundlagen nach wie vor wichtig sind, entscheiden sie allein nicht mehr darüber, wer sich am Markt durchsetzt.
Meine These ist einfach: Die Maschine bleibt das Produkt, aber das Ökosystem wird zum Wettbewerbsvorteil. Doch die meisten digitalen Plattformen für Hersteller werden diesen Vorteil aus einem einfachen Grund nicht nutzen können: Sie werden als Produkte entwickelt, obwohl sie als Orchestrierungsschichten konzipiert sein müssten.
Vernetztes Equipment wird erst dann strategisch, wenn es Entscheidungen verändert: im Feld, im Service, in der Entwicklung und in der Produktion. Andernfalls bleibt es Telemetrie.
Die Digitalisierung der Landwirtschaft entwickelt sich von der Experimentierphase zur Industrialisierung. Deloitte schätzt, dass bis Ende 2024 nahezu 300 Millionen IoT-Endpunkte in der Präzisionslandwirtschaft, der Tierhaltung und der Geräteverfolgung im Einsatz sein werden – rund 50 Prozent mehr als noch 2022.2 Die Frage lautet nicht mehr, ob dieses Ökosystem entsteht, sondern wer es orchestriert.
Vier Bereiche werden darüber entscheiden, und zwar folgende:
Telematik, Ferndiagnose, Maschinenzustand, Felddaten und Over-the-Air-Updates werden zum Standard. Die Daten zu erfassen ist der einfache Teil. Der entscheidende Unterschied liegt darin, Maschinen-, Feld-, Händler- und Servicedaten in eine sichere, interoperable und skalierbare Service-Schicht zu überführen.
Um es klar zu sagen: Es handelt sich hier nicht um eine Kompetenzlücke. Die führenden Hersteller sind digital beeindruckend aufgestellt – mit fortschrittlicher Telemetrie, Cloud-Plattformen und KI-gestützten Maschinen, die echte Pionierarbeit in diesem Bereich leisten. Was jedoch auffällt: Fast alle setzen auf dieselbe strategische Wette: eine geschlossene Plattform unter einer einzigen Marke – konzipiert ebenso zur Kundenbindung wie zur Schaffung von Kundennutzen.
Diese Wette steht im Widerspruch zur Realität der Landwirtschaft, die eines der fragmentiertesten Ökosysteme der Industrie darstellt: gemischte Maschinenparks von konkurrierenden Herstellern, Lohnunternehmer, die diese Flotten auf Dutzenden von Betrieben einsetzen, Betriebsmanagementsysteme, Händler, Agrarberater, Satelliten- und Wetterdaten sowie Drittanbietersoftware. Landwirte werden nicht drei Portale für drei Maschinenmarken nutzen. Und Lohnunternehmer, die in vielen europäischen Märkten einen erheblichen Teil der Feldarbeit übernehmen, werden dies noch weniger tolerieren. Sie werden sich demjenigen zuwenden, der das Chaos integriert.
Die Gewinner werden nicht die beste App entwickeln. Sie werden das Ökosystem orchestrieren, das auch die Maschinen ihrer Wettbewerber einschließt.
Agrar- und Baumaschinenhersteller fertigen einige der komplexesten Maschinen der Industriewelt: Mechanik, Hydraulik, Elektronik, eingebettete Software und zunehmend autonome Funktionen – und das unter strengeren Vorschriften, kürzeren Zyklen und steigenden F&E-Kosten.
KI, Simulation und digitale Zwillinge können hier echte Beschleuniger sein – aber nur unter einer Bedingung: Sie müssen einen spezifischen Engpass beseitigen. Die richtige Frage lautet nicht „Wie können wir KI einsetzen?", sondern „Wo im Entwicklungsprozess reduziert KI messbar Zeit, physischen Testaufwand, Validierungskomplexität oder Risiko?"
Jede KI-Initiative im Engineering-Bereich sollte in der Lage sein, ihren Engpass und ihre Ausgangsbasis zu benennen. Andernfalls handelt es sich um bloßes Experimentieren, so gut gemeint es auch sein mag.
Diese Maschinen sind komplex, variantenreich und werden in weltweit verteilten Werken mit langen Produktlebenszyklen gefertigt. Das ist mit der Massenproduktion von Konsumgütern nicht zu vergleichen. Smart-Factory-Fähigkeiten wie die Integration von Leitsystemen und Produktion, vorausschauende Qualitätssicherung, Engpass-Analytik und digital unterstützte Arbeitsprozesse erhöhen Transparenz und Resilienz.
Der eigentliche Gewinn liegt jedoch im geschlossenen Kreislauf: nämlich wenn Produktdaten, Produktionsdaten und Felddaten miteinander verknüpft sind und der OEM aufhört, reaktiv zu optimieren und stattdessen kontinuierlich lernt. Ein Fehlermuster aus dem Feld fließt innerhalb von Wochen in Konstruktion und Qualitätsprüfung zurück – nicht erst über mehrere Produktgenerationen hinweg.
Diese Schleife ist nur für OEMs möglich, die das Rennen um das Feld gewinnen. In diesem Sinne sind Werk und Plattform zunehmend zwei Seiten derselben Datenstrategie.
Dies ist das am meisten unterschätzte Feld, und es enthält eines der wichtigsten Warnsignale der Branche.
Der Anteil der Reparaturen nach Ablauf der Garantiezeit, die Landwirte selbst durchführen, stieg laut McKinsey1 von 33 Prozent im Jahr 2018 auf 44 Prozent im Jahr 2023, während der Anteil, der an Händler und autorisierte Servicezentren ging, zurückging. Der Service ist der Bereich, in dem OEMs Lifecycle-Umsätze generieren und dauerhafte Kundenbeziehungen aufbauen. Wenn sich dieser Trend fortsetzt, riskieren sie, die Kundenverbindung zu verlieren, die allem zugrunde liegt – von Daten und Software bis hin zu Upgrades und Finanzierung.
Die Antwort muss den Service digital, vorausschauend und reibungslos gestalten: Teileprognose, digitale Wartungs-Workflows, E-Commerce für Ersatzteile, telematikbasierte Serviceverträge sowie proaktives statt reaktives Handeln.
Agrar- und Baumaschinenhersteller müssen keine Softwareunternehmen werden. Sie müssen Software, Daten, Cloud und KI als Teil ihres industriellen Betriebssystems betrachten und dabei stets im Blick behalten, wofür Kunden tatsächlich zahlen.
Eine Umfrage der Boston Consulting Group unter 1.000 Landwirten3 relativiert diese Sichtweise deutlich: Die Nutzung wird nicht durch Begeisterung für Technologie angetrieben. Landwirte priorisieren höhere Einnahmen, Zuverlässigkeit und niedrigere Betriebskosten, ebenso wie Zeitersparnis und das Gefühl, die Kontrolle zu behalten.
Die längste Liste digitaler Funktionen wird nicht den Ausschlag geben. Was zählt, ist die Übersetzung digitaler Fähigkeiten in messbaren Kundennutzen: weniger Ausfallzeiten, niedrigere Betriebsmittelkosten, höhere Flottenverfügbarkeit, schnellere Engineering-Zyklen, einfachere Nutzer-Erlebnisse.
Die Maschine bleibt der Mittelpunkt. Doch die eigentlichen Vorteile – Marge, Kundenbindung, die Daten und die Zukunft – entstehen im Ökosystem um sie herum. Und das Zeitfenster, um diese Position zu besetzen, steht jetzt offen – aber nicht unbegrenzt.
1 Voice of the US farmer 2023–24: Farmers seek path to scale sustainably, David Fiocco, Vasanth Ganesan, Maria Garcia de la Serrana Lozano, Julia Kalanik, Wilson Roen, 2024, McKinsey.com
2 On solid ground: AgTech is driving sustainable farming and is expected to harvest US$18 billion in 2024 revenues, Karthik Ramachandran, Gillian Crossan, Duncan Stewart, Ariane Bucaille, Deloitte Center for Technology, Media & Telecommunications, 2024, Deloitte.com
3 What 1,000 Farmers Told Us About Tech Adoption, Emily Kos, David Potere, Hillary Child, Helena Conant, 2024, BCG.com
