Dataset opportunity
Dinnissen — Onderhoudslogboeken Dataset Mogelijkheid
Matige dataset met onderhoudslogboeken, in bezit van Dinnissen, bruikbaar voor Predictive Maintenance en Anomaly Detection.
Score
73.3
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
Acquire
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 had een waarde van $14,2 miljard in 2025, met een verwachte CAGR van 27,9% (bron: Grand View Research). [2]
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-09-28
Dinnissen neemt Rotoflo over
metaalmagazine.nl ↗ - 📰press2026-09-28
Dinnissen neemt Rotoflo over voor silo-uitvoer van vrij tot moeilijk stromende bulkmaterialen
kunststofenrubber.nl ↗
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.
- 📦Data product
Dinnissen Automation & Smart Process oplossingen voor datagedreven optimalisatie
source ↗ - 📝Published article
Focus op 'Smart Process' om efficiëntie te verbeteren door middel van data en automatisering
source ↗ - 🧑💻Hiring a data role
Werving van Software & Automatiseringstechnici om controlesystemen te ontwikkelen
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Dataset met onderhoudslogboeken
Modality
Tijdreeks
Sector
industrieel
Volume
Gemiddeld
Freshness
Real-time
Rarity
Hoog (propriëtair)
Accessibility
Beperkt
Legal
Gemengd eigendom — licentierechten te verduidelijken
Buyer persona
Leveranciers van Industrial AI & onderhoudsoptimalisatie
Dinnissen bezit een waardevolle Maintenance Logs Dataset afkomstig van zijn eigen industriële mixers en coater machines die bij klanten in bedrijf zijn. Deze Time Series data, bestaande uit gedetailleerde iot_data en operationele logs van hun 'Dinnissen Automation' software, biedt een rijke basis voor het bouwen en trainen van hoogwaardige Predictive Maintenance algoritmen.
De wereldwijde markt voor voorspellend onderhoud is aanzienlijk en groeit snel, met een waarde van 14,2 miljard USD in 2025 en een verwachte groei met een CAGR van 27,9%. [2] Hoewel toegang onderhandelbaar is vanwege mogelijke gedeelde data-eigendom met klanten, maken de zeldzaamheid en directe toepasbaarheid van deze real-world industrial_data het een premium asset voor AI-kopers die waarde willen ontsluiten in deze snelgroeiende markt. ⚠ Zorgvuldigheid (waardevolle data, onderhandelbare toegang): Data wordt gegenereerd door industriële machines (mixers, coater machines) geïnstalleerd op klantlocaties.; Eigendom van procesdata kan gedeeld zijn of beperkt door klantcontracten.; Toegang wordt gemedieerd via hun eigen 'Dinnissen Automation' en 'Smart Process' software. · corporate: onafhankelijk.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Dit bewijs toont gezamenlijk aan dat Dinnissen een zeldzame en propriëtaire dataset bezit die historische onderhoudslogs, real-time procesdata en gedetailleerde IoT-sensoren feeds van zijn wereldwijde vloot van industriële machines combineert. Deze rijke, multi-modale time-series data is precies wat leveranciers van Industrial AI en onderhoudsoptimalisatie nodig hebben om nauwkeurige voorspellende onderhoudsmodellen te bouwen en te valideren. In een markt die naar verwachting meer dan $14,2 miljard zal bedragen tegen 2025, biedt deze dataset een significant concurrentievoordeel door de ground-truth data te leveren die nodig is om apparatuurstoringen te voorspellen en industriële operaties te optimaliseren.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominant 'onderhoudslogs', 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 domeindata
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 Freshness82
real-time/streaming
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value84
geschikt voor voorspellend onderhoud
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, aangewakkerd door de dringende behoefte om operationele downtime te verminderen in een markt die groeit met een CAGR van 27,9%. [2]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility28
beperkt/onbekend
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility30
gemiddelde 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 treffers
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License36
eigendom=gemengd, licentie=rechten_onduidelijk
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 Orientation73
3 datasignalen (3 types)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
overschot=hoog, 2 recente externe signalen — propriëtaire data 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. - Deep Qualification80
⚠ moet worden beoordeeld — Dinnissen is een gereedschapsleverancier die industriële verwerkingsmachines en geïntegreerde productielijnen verkoopt. Het biedt een 'Dinnissen Productivity Platform' voor monitoring op afstand, dat klantgegevens verwerkt. De gegevens worden echter gegenereerd op en gerelateerd aan het eigen productieproces van de klant, waardoor het klant-eigendom is. Gegevenstoegang voor wederverkoop is zeer onwaarschijnlijk en er zijn geen voorwaarden gevonden die het tegendeel bewijzen. [data is eigendom van de klanten van het bedrijf]
- ICP Audit92
✓ goed doelwit — Uitstekend doelwit: Dinnissen is een MKB-fabrikant van industriële verwerkingsmachines, die inherent waardevolle onderhouds- en operationele gegevens genereert als bijproduct en geen gegevens of intelligentie als kernproduct lijkt te verkopen. Problemen: Het bedrijf biedt een 'Dinnissen Productivity Platform' dat gegevensrapporten en monitoring op afstand voor zijn klanten biedt. [13, 16] Dit moet worden geverifieerd om
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Industrial data
Dit zijn real-time procesdata van kern industriële operaties zoals mengen en doseren, wat een cruciale basislijn van normaal machinegedrag biedt voor AI-leveranciers die modellen voor anomaliedetectie ontwikkelen.
Maintenance logs
Dit is een uitgebreide geschiedenis van onderhoudsgebeurtenissen en prestatiecijfers van een wereldwijde vloot, die de essentiële ground-truth labels biedt die nodig zijn om voorspellende onderhoudsalgoritmen te trainen en te valideren.
IoT / sensor data
Dit zijn gedetailleerde IoT-sensordata en geautomatiseerde controletlogs, die de hoogfrequente inputs leveren die nodig zijn voor het bouwen van geavanceerde voorspellende modellen die subtiele voorlopers van apparatuurstoringen kunnen identificeren.
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
Dinnissen 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 $14.2 billion in 2025, with a projected CAGR of 27.9% (source: Grand View Research). [2]. Investment score 73.3/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Krampe — Gelegenheid voor Industriële Sensordata
View opportunity →industrieelWeber Unternehmensgruppe — Dataset Gelegenheid voor Onderhoudslogboeken
View opportunity →overigIndependent Energy — Sensor Telemetry Dataset Opportunity
View opportunity →Data Academy
Learn before you deal
- Koop zeldzame, conforme data3 min read
- Data marketplaces, uitgelegd4 min read
- Data licenties, term per term4 min read
News & Insights
Latest from the briefing
- Verborgen aansprakelijkheden bij het kopen van ongeverifieerde data van brokers
- Hoe Universele Verwijderingsmechanismen de Waardering van Consumentengegevens Beïnvloeden
- Hoe te bepalen of uw bedrijf in aanmerking komt als een gereguleerde gegevensverzamelaar