Dataset opportunity
Intercel — Oportunidad de Conjunto de Datos de Sensores Industriales
Gran conjunto de datos de sensores industriales en posesión de Intercel, utilizable para Mantenimiento Predictivo y Detección de Anomalías.
Score
74.2
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
60%
Action
Asociación (nivel de grupo)
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
El mercado global de Mantenimiento Predictivo valorado en 14.2 mil millones de USD en 2025, se proyecta que crezca a una TACC del 27.9% de 2026 a 2033. [1]
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
Conjunto de Datos de Sensores Industriales
Modality
Series Temporales
Sector
industrial
Volume
Grande
Freshness
Tiempo real
Rarity
Medio
Accessibility
Abierto / API
Legal
Propiedad de la empresa — limpio para licenciar
Buyer persona
Proveedores de IA Industrial y optimización de mantenimiento
Intercel posee un importante Conjunto de Datos de Sensores Industriales compuesto por datos Series Temporales propietarios, recopilados de sus avanzados Sistemas de Gestión de Baterías (BMS) y telemetría IoT en aplicaciones fuera de carretera. Estos datos proporcionan métricas operativas detalladas y del mundo real, perfectas para desarrollar y validar modelos de Mantenimiento Predictivo, permitiendo la detección de anomalías y la previsión de fallos en los equipos antes de que ocurran.
Los datos sirven a un mercado que se expande rápidamente; el mercado global de Mantenimiento Predictivo se valoró en aproximadamente 14.2 mil millones de USD en 2025 y se proyecta que crezca a una Tasa de Crecimiento Anual Compuesta (CAGR) del 27.9% entre 2026 y 2033. [1] A pesar de las complejidades de acceso, como la posible propiedad compartida y la necesidad de aprobación a nivel del grupo Kandu, la rareza y la naturaleza propietaria de estos datos BMS integrados los convierten en un activo de alto valor. Para los desarrolladores de IA, la adquisición de este conjunto de datos único proporciona una clara ventaja competitiva en un mercado con una intensa demanda de datos industriales probados y del mundo real. ⚠ Diligencia (datos valiosos, acceso a negociar): Los datos probablemente están integrados en Sistemas de Gestión de Baterías (BMS) y telemetría IoT propietaria; la propiedad podría ser compartida con los usuarios finales para aplicaciones fuera de carretera; parte del grupo Kandu, requiriendo aprobación de la gerencia a nivel de grupo o regional · corporativo: subsidiaria de Kandu.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Esta evidencia demuestra colectivamente que el titular opera una plataforma de monitorización IoT que captura datos series temporales propietarios de sus sistemas de baterías industriales. Los datos rastrean directamente el rendimiento y la seguridad de los activos, lo que los convierte en un recurso valioso y listo para usar para entrenar algoritmos de mantenimiento predictivo. Para los proveedores de IA dirigidos al sector industrial, este conjunto de datos ofrece un camino directo para desarrollar modelos que optimicen la vida útil de la batería y prevengan fallos. En un mercado global de mantenimiento predictivo proyectado para crecer a una CAGR de casi el 28%, el acceso a datos de sensores industriales tan específicos proporciona una ventaja competitiva distintiva.
See dimension details ↓- Dataset Specificity78
dominante 'datos_iot', 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 Rarity46
datos de dominio propietario (abierto reduce la rareza)
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume70
6 coincidencias de evidencia
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
tiempo real/streaming
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 Demand92
El mercado global de mantenimiento predictivo se proyecta que crezca a una CAGR del 27.9% de 2026 a 2033, impulsado por la adopción de la Industria 4.0 y la necesidad de minimizar el tiempo de inactividad de los equipos, lo que impulsa directamente la demanda de datos de sensores para entrenar
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility78
acceso abierto/API
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility51
dificultad media, subsidiaria de Kandu
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength80
4 tipos de evidencia, 6 coincidencias
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License92
propiedad=poseído, licencia=limpia
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence50
subsidiaria de Kandu
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation56
2 señales de apetito por datos (2 tipos)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
excedente=alto, 5 señales externas recientes — 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 Audit100
✓ buen objetivo — Objetivo excelente: Intercel es una PYME holandesa que fabrica y vende sistemas de baterías personalizados para uso industrial, los cuales generan datos operativos propietarios como subproducto; su negocio principal es la venta de hardware, no de datos o inteligencia.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Downloads / exports
La empresa proporciona extensa documentación pública y certificaciones para sus productos, lo que indica un catálogo de productos bien estructurado que puede proporcionar metadatos ricos para modelos de IA.
IoT / sensor data
La evidencia directa confirma la existencia de una plataforma de monitorización IoT y Sistemas de Gestión de Baterías, que generan los datos centrales series temporales sobre el rendimiento de la batería buscados por los desarrolladores de mantenimiento predictivo.
Industrial data
Los datos están explícitamente vinculados a baterías de grado industrial, centrándose en la durabilidad y la seguridad, lo que garantiza la relevancia directa del conjunto de datos para aplicaciones de gestión de activos del mundo real.
Data catalog / marketplace
Una herramienta especializada para emparejar vehículos con baterías demuestra un entorno de datos estructurado y multimodal donde los activos físicos se vinculan sistemáticamente a los datos de sus componentes específicos.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
Time Series
License
One-time license for developing and validating predictive maintenance models.
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 offers proprietary time-series sensor data from industrial battery systems, crucial for predictive maintenance in a rapidly growing market. Its value is driven by its direct application to asset performance and safety, feeding into a market projected for significant expansion.
Detailed schema & sample available on access request.
Want this data?
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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
Intercel Industrial Sensor — a Large industrial sensor dataset (Time Series modality) in the industrial domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance market valued at USD 14.2 billion in 2025, projected to grow at a CAGR of 27.9% from 2026 to 2033. [1]. Investment score 74.2/100 (confidence 0.6). Recommended action: Partnership (group-level).
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