Dataset opportunity
Earthmill — Gelegenheit für Wartungsprotokoll-Datensatz
Moderater Wartungsprotokoll-Datensatz von Earthmill, nutzbar für vorausschauende Wartung und Anomalieerkennung.
Score
72.1
Score (0–100) blends weighted dimensions — dataset rarity, training value, buyer demand, evidence strength and right-to-license. 70+ is deal-ready. See the scored dimensions below for the breakdown.Confidence
49%
Action
Erwerben
The recommended deal structure for this dataset: Acquire (full buyout), License (paid usage rights), Data Sharing Agreement (controlled access, no transfer of ownership), Partnership (co-development) or Annotation Program (labeling). Chosen from data ownership, licensing complexity and accessibility.Market
Der globale Markt für KI zur vorausschauenden Wartung von Windkraftanlagen hatte 2024 einen Wert von 1,24 Milliarden US-Dollar und wird voraussichtlich bis 2033 9,83 Milliarden US-Dollar erreichen, mit einer Wachstumsrate von 22,8 % CAGR. [8]
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
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Lineage
How this lead was derived
The signal-first chain, end to end: recent external signals → qualified niche → resolved data-holder → site verification → scored opportunity. Every lead is explainable.
Concrete evidence this company actively cares about data — why it's ripe for the deal room.
Profile
Dataset profile
Type
Datensatz mit Wartungsprotokollen
Modality
Zeitreihen
Sector
Industrie
Volume
Moderat
Freshness
Echtzeit
Rarity
Hoch (proprietär)
Accessibility
Eingeschränkt
Legal
Gemischtes Eigentum – Lizenzrechte zu klären
Buyer persona
Anbieter von industrieller KI und Wartungsoptimierung
Earthmill verfügt über einen umfangreichen Zeitreihen-Datensatz, der Wartungsprotokolle und IoT-Sensordaten seiner aggregierten Flotte von über 800 Windkraftanlagen umfasst. Diese Sammlung von Industrie- und IoT-Daten liefert eine detaillierte Betriebshistorie, einschließlich Aufzeichnungen über Komponentenbelastung, Leistungsdegradation und Ausfallereignisse. Ihre Struktur ist ideal für das Training von Algorithmen für den Anwendungsfall der vorausschauenden Wartung, die es Modellen ermöglicht, Geräteausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten.
Diese Daten sind in einem schnell wachsenden Markt von außergewöhnlichem Wert; der globale KI-Markt für vorausschauende Wartung von Windkraftanlagen wurde 2024 auf 1,24 Milliarden US-Dollar geschätzt und wird voraussichtlich mit einer CAGR von 22,8 % wachsen. [8] Obwohl Zugangskomplexitäten bestehen, wie z. B. gemeinsames Dateneigentum mit Turbinenbesitzern und die Notwendigkeit spezifischer Datenfreigabeklauseln, macht die Seltenheit des Vermögenswerts ihn zu einer strategischen Akquisition. Als einzigartiger herstellerübergreifender Datensatz bietet er eine umfassende Grundlage für die Entwicklung robuster, herstellerunabhängiger prädiktiver Modelle in einem Markt dieser Marktgröße. ⚠ Sorgfaltspflicht (wertvolle Daten, Verhandlungszugang): Dateneigentum ist wahrscheinlich mit einzelnen Turbinenbesitzern durch O&M-Verträge geteilt.; Zugang zu hochauflösenden Sensordaten kann spezifische Datenfreigabeklauseln in Wartungsverträgen erfordern.; Das Unternehmen agiert als Flottenaggregator für über 800 Turbinen und schafft so einen einzigartigen herstellerübergreifenden Datensatz. · Unternehmen: unabhängig.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Diese Beweise belegen kollektiv, dass Earthmill einen proprietären Zeitreihen-Datensatz von Wartungsprotokollen seiner Flotte von über 800 Turbinen im Vereinigten Königreich besitzt. Diese Daten sind die wesentliche Ground Truth für industrielle KI-Anbieter, die Algorithmen für die vorausschauende Wartung entwickeln. In einem Markt für KI für Windkraftanlagen, der bis 2033 voraussichtlich fast 10 Milliarden US-Dollar erreichen wird, ermöglicht dieser Datensatz direkt Modelle, die Ausfallzeiten reduzieren, die Leistung steigern und einen Anteil an diesem schnell wachsenden Sektor erobern.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominante 'Wartungsprotokolle', Sektor Industrie, 3 spezifische Typen
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity82
proprietäre Domänendaten
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 Beweistreffer
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
Echtzeit/Streaming
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value84
Geeignet für vorausschauende Wartung
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand92
Der Markt für vorausschauende Wartung, der direkte Abnehmer von Wartungsprotokoll-Datensätzen ist, wird voraussichtlich von 2026 bis 2035 mit einer außergewöhnlichen CAGR von 32,32 % wachsen, was eine massive und schnell steigende Nachfrage nach den Daten zeigt, die benötigt werden, um
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility28
eingeschränkt/unbekannt
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility30
mittelschwer, unabhängig
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength62
3 Beweistypen, 3 Treffer
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License36
Eigentum=gemischt, Lizenzierung=Rechte_unklar
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
unabhängig
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation56
2 Datensignale (2 Typen)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
Überschuss=hoch, 5 aktuelle externe Signale – proprietäre Daten über das bereits monetarisierte hinaus
Volume and value of proprietary data this company holds BEYOND what it already monetises — the dormant surplus we can unlock. A company can sell some insights AND still sit on a far larger dormant asset. - ICP Audit100
✓ gutes Ziel – Earthmill ist ein ausgezeichnetes Ziel, da es sich um ein KMU handelt, dessen Kerngeschäft die Betriebsführung und Wartung von über 800 Windkraftanlagen ist, was wertvolle, ruhende Wartungs- und Leistungsdaten als Nebenprodukt generiert. Probleme: Das Unternehmen wurde kürzlich (Februar 2026) von European Green Transition plc aus der Liquidation von seinem früheren Mutterunternehmen übernommen, was die Entscheidungsfindung erschweren könnte; Das neue Mutterunternehmen, European Green Transition, hat auch eine Mehrheitsbeteiligung an Anemos Analytics erworben, einem
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Diese Beweise deuten auf das Vorhandensein von IoT-Sensordaten hin, die für die Zustandsüberwachung verwendet werden, eine kritische Eingabe für KI-Modelle, die Ausfälle vorhersagen und Betriebskosten senken.
Maintenance logs
Dies bestätigt den Ursprung des Datensatzes aus den Serviceoperationen eines Marktführers an über 800 Turbinen, was die groß angelegten, realen Wartungsprotokolle liefert, die für das Training und die Validierung genauer KI-Modelle erforderlich sind.
Industrial data
Diese Beweise deuten auf strukturierte Daten zu industriellen Reparaturen und Upgrades hin, die für das Training von KI zur Empfehlung spezifischer Interventionen, die die Leistung steigern und die Lebensdauer von Anlagen verlängern, von unschätzbarem Wert sind.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
UK
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
Time Series, Logs
License
One-time license for internal use in developing predictive maintenance AI models for wind turbines.
Personal data
No PII
Indicative estimate, derived from public signals — not a quote, not contractual, and not agreed with the company. Is this your company? Correct it.
This dataset is highly valuable due to its proprietary nature and direct application in the rapidly growing wind turbine predictive maintenance market. Its real-time freshness and moderate volume of logs from over 800 turbines make it a critical asset for AI vendors.
Detailed schema & sample available on access request.
Want this data?
Request access — we broker a secure deal room. Operator-reviewed, no automatic sharing.
This listing was generated automatically from public signals. It is not verified, and we are not affiliated with this company.
Coverage
Scanned sources
Deliverable
Premium dataset report
Earthmill Maintenance Logs — a Moderate maintenance logs dataset (Time Series modality) in the industrial domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: The global Wind Turbine Predictive Maintenance AI market was valued at $1.24 billion in 2024 and is projected to reach $9.83 billion by 2033, growing at a CAGR of 22.8%. [8]. Investment score 72.1/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
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