Dataset opportunity
Oportunidad de Conjunto de Datos de Registros de Mantenimiento A2Dm
Conjunto de datos de registros de mantenimiento moderado en poder de A2Dm, utilizable para Mantenimiento Predictivo y Detección de Anomalías.
Score
68.2
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
Adquirir
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 size (indicative estimate)
El mercado global de Mantenimiento Predictivo se valoró en USD 13.65 mil millones en 2025, con una TACC proyectada del 24.30%.
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.
- ✨Signal
Enfoque en Automatización Industrial y Bureau d'Études (Oficina de Ingeniería)
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Conjunto de Datos de Registros de Mantenimiento
Modality
Serie Temporal
Sector
industrial
Volume
Moderado
Freshness
Periódico
Rarity
Alta (propietario)
Accessibility
Parcial
Legal
Propiedad de la empresa — licencia limpia
Buyer persona
Proveedores de IA Industrial y optimización de mantenimiento
A2Dm posee un extenso Conjunto de Datos de Registros de Mantenimiento estructurado como una Serie Temporal, que detalla las intervenciones históricas de equipos y el rendimiento en sus operaciones industriales. Estos datos granulares, que incluyen registros comerciales y puntos de datos industriales, son especialmente adecuados para desarrollar y entrenar modelos de Mantenimiento Predictivo de alta precisión diseñados para pronosticar fallas de equipos antes de que ocurran.
El mercado global de Mantenimiento Predictivo se está expandiendo rápidamente, valorado en USD 13.65 mil millones en 2025 y se proyecta que crezca a una TACC del 24.30%. [4] Si bien el acceso requiere navegar por complejidades, como la posibilidad de registros no estructurados en PDF/papel y diseños CAD propietarios específicos del proyecto, la rareza inherente y la aplicabilidad directa de estos datos_industriales los convierten en un activo de alto valor para compradores de IA que apuntan a este sector lucrativo y de alto crecimiento. ⚠ Diligencia (datos valiosos, acceso a negociar): Los registros de mantenimiento pueden estar en formatos PDF no estructurados o en papel; los diseños técnicos (CAD) son propietarios pero específicos del proyecto · corporativo: independiente.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Esta evidencia demuestra colectivamente que A2Dm genera datos propietarios de series temporales de intervenciones de mantenimiento industrial del mundo real. Estos registros, que detallan acciones tanto preventivas como curativas en equipos complejos, son la verdad fundamental requerida por los proveedores de IA industrial para construir y validar modelos de mantenimiento predictivo. En un mercado que se proyecta que crecerá a más del 24% anual, este raro conjunto de datos ofrece una ventaja competitiva significativa para optimizar el tiempo de actividad y el rendimiento de los equipos.
See dimension details ↓- Dataset Specificity78
dominante 'registros_de_mantenimiento', sector industrial, 2 tipos específicos
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity70
datos de dominio propietario
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 hallazgos de evidencia
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness46
periódico
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value74
adecuado para Mantenimiento Predictivo
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand90
la demanda de compradores de IA es excepcionalmente alta, impulsada por la necesidad urgente de reducir el tiempo de inactividad operativo y los costos en un mercado de Mantenimiento Predictivo que crece a una TACC del 24.30%. [4]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility50
restringido/desconocido
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility44
baja dificultad, independiente
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength62
3 tipos de evidencia, 3 hallazgos
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License92
propiedad=propiedad_de_la_empresa, licencia=limpia
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
independiente
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation39
1 señal de apetito por datos (1 tipos)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus70
excedente=medio — datos propietarios más allá de lo que ya se monetiza
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 Audit75
✓ buen objetivo — La empresa identificada A2DM es un fabricante de puertas metálicas, no una empresa de datos, lo que se ajusta al modelo objetivo, pero la URL proporcionada está inactiva y la premisa inicial de 'registro de mantenimiento' es incorrecta. Problemas: La URL proporcionada https://www.a2dm.fr no es funcional.; El negocio real de la empresa es 'fabricación de puertas y ventanas en metal' (código NAF 25.12Z), lo que no coincide con la oportunidad de 'Conjunto de Datos de Registros de Mantenimiento'; El nombre 'A2DM' es utilizado por varias entidades no relacionadas, incluyendo una consultora de desarrollo sostenible y una ONG, lo que crea una confusión significativa en la búsqueda. [3,
- Deep Qualification90
⚠ necesita revisión — La oportunidad no es válida; la empresa objetivo es un fabricante de puertas y ventanas metálicas, no un proveedor de mantenimiento industrial, lo que hace que el conjunto de datos de mantenimiento hipotetizado sea implausible. [la entidad no posee los datos del nicho: La empresa fabrica productos; sus datos principales se relacionarían con la producción y las ventas, no con los activos industriales amplios y los registros de mantenimiento que definen el nicho. [2, 7]; tipo de conjunto de datos implausible frente a la actividad real: La actividad registrada del objetivo es la fabricación de puertas y ventanas metálicas, no servicios de mantenimiento industrial, lo que hace que la existencia de un conjunto de datos extenso de registros de mantenimiento centrado en el cliente sea muy poco probable. [2, 5, 7]]
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Maintenance logs
Esto confirma que el titular genera registros de intervenciones de mantenimiento tanto preventivas como curativas en equipos industriales, proporcionando los datos esenciales de verdad fundamental para entrenar algoritmos de mantenimiento predictivo.
Industrial data
Esto demuestra que el titular posee documentación técnica profunda, incluyendo esquemas eléctricos y programas de automatización, que pueden enriquecer los registros primarios para construir modelos de diagnóstico más sofisticados.
business_records
Esto confirma la experiencia del titular con líneas de producción completas, lo que indica que el conjunto de datos probablemente cubre eventos complejos a nivel de sistema valiosos para optimizar operaciones industriales a gran escala.
Marketplace
Dataset details
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
A2Dm Maintenance Logs — a Moderate maintenance logs dataset (Time Series modality) in the industrial domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance market was valued at USD 13.65 billion in 2025, with a projected CAGR of 24.30% (source: Fortune Business Insights). [4]. Investment score 68.2/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Delongcompany — Oportunidad de Conjunto de Datos de Operaciones Industriales
View opportunity →minoristaLeevalley — Oportunidad de Conjunto de Datos de Operaciones Industriales
View opportunity →industrialZ Polymers — Oportunidad de Conjunto de Datos de Operaciones Industriales
View opportunity →Data Academy
Learn before you deal
- ¿Valen dinero tus datos?3 min read
- ¿Cuánto vale un dataset?3 min read
- Cómo se desarrolla una transacción de datos3 min read