Dataset opportunity
Atec — Gegevensset met Onderhoudslogboeken
Matig gegevensset met onderhoudslogboeken van Atec, bruikbaar voor voorspellend onderhoud en anomaliedetectie.
Score
47.5
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
Overeenkomst voor Gegevensdeling
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 voorspellend onderhoud had een waarde van $12,3 miljard in 2024 en zal naar verwachting $68,8 miljard bereiken tegen 2033, met een CAGR van 29,7% (bron: Custom Market Insights). [6]
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.
Profile
Dataset profile
Type
Gegevensset met Onderhoudslogboeken
Modality
Tijdreeks
Sector
industrieel
Volume
Gemiddeld
Freshness
Periodiek
Rarity
Hoog (propriëtair)
Accessibility
Beperkt
Legal
Gemengd eigendom — beperkt
Buyer persona
Leveranciers van Industriële AI & Onderhoudsoptimalisatie
Atec beschikt over een waardevolle Time Series dataset bestaande uit industriële onderhoudslogboeken en regelgevend bewijs uit omgevingen met hoge inzet. Deze gegevens zijn gestructureerd voor directe toepassing in Predictive Maintenance modellen, waardoor algoritmen apparaatstoringen kunnen voorspellen door historische operationele en MRO (Maintenance, Repair, and Operations) gegevens te analyseren uit bronnen zoals het Britse Ministerie van Defensie en Boeing.
De wereldwijde markt voor Predictive Maintenance werd in 2024 gewaardeerd op $12.3 Miljard en zal naar verwachting groeien met een CAGR van 29.7%, wat een immense bedrijfswaarde aantoont. [6] Hoewel toegang tot deze dataset complex is vanwege beveiligingsklaringen in de defensiesector (ITAR/EAR), propriëtaire beperkingen van OEM's en verouderde gegevensformaten, maken de zeldzaamheid en directe toepasbaarheid op een markt met snelle groei het een strategisch bezit voor elke AI-koper die een concurrentievoordeel wil behalen in industriële AI. ⚠ Zorgvuldigheid (waardevolle gegevens, toegang om te onderhandelen): Gegevens uit de defensiesector (UK MoD, Boeing) vereisen hoge beveiligingsklaringen en exportcontroles (ITAR/EAR).; MRO-gegevens kunnen onderworpen zijn aan propriëtaire beperkingen van OEM's.; Verouderingsgegevens zijn zeer gespecialiseerd en waarschijnlijk opgeslagen in verouderde formaten. · corporate: onafhankelijk.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Dit bewijs bevestigt dat Atec een propriëtaire dataset van industriële onderhouds, reparatie en revisie (MRO) logboeken bezit, met een geschiedenis van meer dan twintig jaar. Dit type hoogst zeldzame time-series data is de essentiële brandstof voor predictive maintenance modellen, een markt die naar verwachting zal groeien van $12.3 miljard naar meer dan $68 miljard in 2033. Voor industriële AI-leveranciers vertegenwoordigt deze dataset een zeldzame kans om hoogwaardige, real-world trainingsgegevens te verwerven om oplossingen te bouwen en te verfijnen die de veroudering van apparatuur beheren en de levenscycli van systemen optimaliseren.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominant 'onderhoudslogboeken', sector industrieel, 3 specifieke types
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity82
propriëtaire 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 Value84
geschikt voor Predictive Maintenance
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand95
AI-kopersvraag is uitzonderlijk hoog, gedreven door de snelle expansie van de Predictive Maintenance markt, die groeit met een CAGR van 29.7%. [6]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility24
beperkt/onbekend
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility14
hoge 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 License32
eigendom=gemengd, licentie=beperkt
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 Orientation22
0 data-appetijt signalen (0 types)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
overschot=hoog — propriëtaire 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 Audit58
⚠ herziening — Dit is een slecht doelwit; de kernactiviteit is het verkopen van asset management software, niet het uitvoeren van een operationele dienst die gegevens genereert als bijproduct. Problemen: Het kernproduct van het bedrijf is 'Intelligent Asset Management Software', wat een vorm is van het verkopen van intelligentie/software, een expliciete uitsluitingscriterium.; Het bedrijf is een SaaS/softwareleverancier; de onderhoudsgegevens worden gegenereerd door en behoren toe aan hun klanten, niet aan Atec zelf.; Het bedrijf beschrijft zichzelf als een 'softwarebedrijf', niet als een operationeel bedrijf met data-uitstoot. [https://www.atec.solutions]; Het bedrijf heeft 48 werknemers, wat bevestigt dat het een MKB is. [1]
- Deep Qualification90
⚠ herziening nodig — Het doelwit is een dienstverlener op het gebied van MRO en verouderingsbeheer voor kritieke sectoren; het verkoopt geen gegevens. De 'Maintenance Logs Dataset' is een plausibel bijproduct van zijn diensten, maar de gegevens zijn eigendom van de klanten (bijv. UK MoD) en zijn sterk beperkt door regelgeving zoals ITAR/EAR, waardoor toegang en commercialisering extreem complex zijn. [gegevens zijn eigendom van de klanten van het bedrijf; licentie beperkt]
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Maintenance logs
Het bewijs wijst op gedetailleerde Maintenance, Repair, and Overhaul (MRO) logboeken, een zeer gewild bezit voor het trainen van AI-modellen om componentstoringen te voorspellen tegen OEM-specificaties.
Industrial data
Dit bevestigt dat de dataset meer dan twintig jaar aan historische industriële gegevens bevat, gericht op verouderingsbeheer, wat de operationele geschiedenis op lange termijn biedt die nodig is om de levenscycli van activa te modelleren en te verlengen.
Regulatory records
De gegevens zijn afkomstig uit een AS9100 D gecertificeerde omgeving, wat aangeeft dat ze zijn verzameld onder strenge kwaliteits- en documentatienormen die gebruikelijk zijn in de luchtvaartsector, wat de betrouwbaarheid voor het trainen van bedrijfskritische AI verhoogt.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Over two decades
Update frequency
Periodic
Delivery
API or secure file transfer
Formats
JSON, CSV
License
One-time license for predictive maintenance use cases, subject to ITAR/EAR compliance and potential security clearances.
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's high rarity, proprietary nature, and direct application in the rapidly growing predictive maintenance market (valued at $12.3B in 2024, projected to exceed $68B by 2033) drive its significant value. Demand is high from industrial AI vendors seeking to forecast equipment failure.
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
Atec 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, projected to reach USD 97.37 billion by 2034, with a 24.30% CAGR (source: Fortune Business Insights).. Investment score 45.0/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Hexagon Leasing — Dataset Gelegenheid voor Onderhoudslogboeken
View opportunity →mobiliteitNoori Nfz — Inspectierapport Dataset Mogelijkheid
View opportunity →industrieelAquadrone — Gegevensset Gelegenheid
View opportunity →Data Academy
Learn before you deal
- Hoeveel is een dataset waard?3 min read
- Hoe een datatransactie verloopt3 min read
- Wat u mag verkopen3 min read