Dataset opportunity
A2Dm — Onderhoudslogboeken Dataset Mogelijkheid
Matige dataset met onderhoudslogboeken van A2Dm, bruikbaar voor Predictive Maintenance en Anomaly Detection.
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
Verkrijgen
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)
De wereldwijde markt voor Predictive Maintenance werd in 2025 gewaardeerd op USD 13,65 miljard, met een verwachte CAGR van 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
Focus op Industriële Automatisering en Bureau d'Études (Ingenieursbureau)
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Onderhoudslogboeken Dataset
Modality
Tijdreeks
Sector
industrieel
Volume
Matig
Freshness
Periodiek
Rarity
Hoog (bedrijfseigen)
Accessibility
Gedeeltelijk
Legal
Eigendom van het bedrijf — schoon om te licentiëren
Buyer persona
Leveranciers van Industriële AI & onderhoudsoptimalisatie
A2Dm beheert een uitgebreide Onderhoudslogboeken Dataset gestructureerd als een Tijdreeks, met details over historische interventies en prestaties van apparatuur binnen haar industriële operaties. Deze gedetailleerde gegevens, die zakelijke records en industriële datapunten omvatten, zijn specifiek geschikt voor het ontwikkelen en trainen van Predictive Maintenance modellen met hoge nauwkeurigheid, ontworpen om storingen van apparatuur te voorspellen voordat ze optreden.
De wereldwijde markt voor Predictive Maintenance groeit snel, gewaardeerd op USD 13,65 miljard in 2025 en naar verwachting zal groeien met een CAGR van 24,30%. [4] Hoewel toegang complexiteiten vereist, zoals de potentiële aanwezigheid van ongestructureerde PDF/papieren logboeken en bedrijfseigen projectspecifieke CAD-ontwerpen, maken de inherente zeldzaamheid en directe toepasbaarheid van deze industriële_data het een waardevol bezit voor AI-kopers die zich richten op deze lucratieve, snelgroeiende sector. ⚠ Zorgvuldigheid (waardevolle gegevens, onderhandelbare toegang): Onderhoudslogboeken kunnen in ongestructureerde PDF- of papieren formaten zijn; Technische ontwerpen (CAD) zijn bedrijfseigen maar projectspecifiek · bedrijf: onafhankelijk.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Dit bewijs toont gezamenlijk aan dat A2Dm bedrijfseigen tijdreeks gegevens genereert uit industriële onderhoudsinterventies in de praktijk. Deze logboeken, die zowel preventieve als curatieve acties op complexe apparatuur beschrijven, zijn de 'ground truth' die nodig is voor leveranciers van industriële AI om predictive maintenance modellen te bouwen en te valideren. In een markt die naar verwachting met meer dan 24% per jaar zal groeien, biedt deze zeldzame dataset een significant concurrentievoordeel voor het optimaliseren van de uptime en prestaties van apparatuur.
See dimension details ↓- Dataset Specificity78
dominant 'onderhoudslogboeken', sector industrieel, 2 specifieke types
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity70
bedrijfseigen domeingegevens
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 bewijspunten
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness46
periodiek
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value74
geschikt voor Predictive Maintenance
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand90
AI-kopersvraag is uitzonderlijk hoog, gedreven door de dringende behoefte om operationele downtime en kosten te verminderen in een Predictive Maintenance markt die groeit met een CAGR van 24,30%. [4]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility50
beperkt/onbekend
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility44
lage moeilijkheidsgraad, onafhankelijk
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength62
3 bewijstypes, 3 hits
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License92
eigendom=bedrijfseigendom, licentieverlening=schoon
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
onafhankelijk
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation39
1 datasignalen (1 types)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus70
overschot=gemiddeld — bedrijfseigen gegevens buiten wat al wordt gemonetiseerd
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
✓ goed doelwit — Het geïdentificeerde bedrijf A2DM is een fabrikant van metalen deuren, geen datafirma, wat past bij het doelmodel, maar de verstrekte URL is defect en de initiële premisse van 'onderhoudslogboeken' is onjuist. Problemen: De verstrekte URL https://www.a2dm.fr is niet functioneel.; Het werkelijke bedrijf is 'fabricage van deuren en ramen in metaal' (NAF-code 25.12Z), wat niet overeenkomt met de mogelijkheid 'Onderhoudslogboeken Dataset' ; De naam 'A2DM' wordt gebruikt door verschillende niet-gerelateerde entiteiten, waaronder een adviesbureau voor duurzame ontwikkeling en een NGO, wat aanzienlijke verwarring veroorzaakt bij het sourcen. [3,
- Deep Qualification90
⚠ moet worden beoordeeld — De mogelijkheid is ongeldig; het doelbedrijf is een fabrikant van metalen deuren en ramen, geen leverancier van industrieel onderhoud, waardoor de veronderstelde onderhoudsdataset onwaarschijnlijk is. [entiteit bezit niet de kenmerkende gegevens van de niche: Het bedrijf produceert goederen; de primaire gegevens zouden betrekking hebben op productie en verkoop, niet op de brede industriële activa en onderhoudslogboeken die de niche definiëren. [2, 7]; dataset_type onwaarschijnlijk versus werkelijke activiteit: De geregistreerde activiteit van het doelwit is de productie van metalen deuren en ramen, geen industriële onderhoudsdiensten, waardoor het bestaan van een uitgebreide, klantgerichte onderhoudslogboekdataset zeer onwaarschijnlijk is. [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
Dit bevestigt dat de houder records genereert van zowel preventieve als curatieve onderhoudsinterventies op industriële apparatuur, wat de essentiële 'ground-truth' gegevens levert voor het trainen van predictive maintenance algoritmen.
Industrial data
Dit bewijst dat de houder beschikt over diepgaande technische documentatie, waaronder elektrische schema's en automatiseringsprogramma's, die de primaire logboeken kunnen verrijken voor het bouwen van meer geavanceerde diagnostische modellen.
business_records
Dit bevestigt de ervaring van de houder met volledige productielijnen, wat aangeeft dat de dataset waarschijnlijk complexe, systeem-niveau gebeurtenissen omvat die waardevol zijn voor het optimaliseren van grootschalige industriële operaties.
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
Swobbee — Gelegenheid voor mobiliteitstelemetriedataset
View opportunity →mobiliteitImove — Gelegenheid voor mobiliteitstelemetriedataset
View opportunity →industrieelIcmea — Onderhoudslogboeken Dataset Mogelijkheid
View opportunity →Data Academy
Learn before you deal
- Zijn uw gegevens geld waard?3 min read
- Hoeveel is een dataset waard?3 min read
- Hoe een datatransactie verloopt3 min read