Dataset opportunity
Engineeredarts — Можливості набору даних промислових датчиків
Помірний промисловий набір даних датчиків від Engineeredarts, придатний для прогнозованого технічного обслуговування та виявлення аномалій.
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
Угода про обмін даними
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)
Глобальний ринок прогнозованого технічного обслуговування = 13,65 млрд доларів США у 2025 році, CAGR 24,30% (джерело: Fortune Business 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.
Concrete evidence this company actively cares about data — why it's ripe for the deal room.
Profile
Dataset profile
Type
Промисловий набір даних датчиків
Modality
Часові ряди
Sector
промисловий
Volume
Помірний
Freshness
В реальному часі
Rarity
Висока (пропрієтарний)
Accessibility
Обмежений
Legal
Змішане право власності — GDPR-чутливий (перегляд PII)
Buyer persona
Постачальники промислових ШІ та оптимізації технічного обслуговування
Компанія Engineeredarts володіє унікальним набором промислових сенсорних даних, отриманих від її передових людиноподібних роботів. Цей набір даних містить високоточні часові ряди даних, включаючи потоки подій та iot_data з широкого спектру пропрієтарних сенсорів, актуаторів та контролерів двигунів, а також обширні потоки зображень. Ці мультимодальні дані забезпечують повну операційну картину, що робить їх надзвичайно придатними для розробки та валідації складних алгоритмів прогнозного технічного обслуговування, призначених для передбачення відмов компонентів у складних роботизованих системах.
Бізнес-цінність є значною, орієнтованою на глобальний ринок прогнозного технічного обслуговування, ринкова вартість якого оцінюється в 13,65 мільярда доларів США у 2025 році та, за прогнозами, зросте зі складеним річним темпом зростання (CAGR) 24,30%. [6] Хоча доступ залежить від переговорів через складність, включаючи GDPR-чутливі публічні записи, спільне володіння даними з комерційними клієнтами та пропрієтарний шлюз ОС, ці фактори підкреслюють рідкість та ексклюзивний характер набору даних. Цей контрольований доступ захищає унікально багатий та контекстно-залежний актив даних, роблячи його преміальним ресурсом для покупців ШІ на ринку, що швидко розширюється. [6] ⚠ Огляд (цінні дані, доступ для переговорів): Дані включають високороздільні записи обличчя та голосу громадськості (GDPR-чутливі); право власності на дані взаємодії може бути спільним з комерційними клієнтами (музеї, аеропорти); пропрієтарна ОС Tritium діє як шлюз для необробленої телеметрії сенсорів · корпоративний: незалежний.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
-
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
домінуючий 'iot_data', промисловий сектор, 3 специфічні типи
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity82
пропрієтарні доменні дані
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 свідчення
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
в реальному часі/потоковий
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value84
придатний для прогнозного технічного обслуговування
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand90
попит з боку покупців ШІ високий, зумовлений сильним прогнозованим зростанням ринку прогнозного технічного обслуговування зі складеним річним темпом зростання 24,30%. [6]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility20
обмежений/невідомий
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility30
середня складність, незалежний
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength62
3 типи свідчень, 3 свідчення
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License28
право власності=змішане, ліцензування=gdpr_sensitive
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
незалежний
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation73
3 сигнали апетиту до даних (3 типи)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
надлишок=високий, 3 нещодавні зовнішні сигнали — пропрієтарні дані, що перевищують вже монетизовані
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
⚠ огляд — Основний бізнес Engineered Arts полягає в розробці, виробництві та продажу передових людиноподібних роботів та відповідного програмного забезпечення ШІ, що робить їх постачальником технологій, а не власником неактивних операційних даних. Проблеми: Основні продукти компанії — це людиноподібні роботи (Ameca, Mesmer) та програмне забезпечення для їх роботи (Tritium AI). [1, 5, 9]; Їх бізнес-модель полягає в продажу/оренді цих роботів та програмного забезпечення бізнесам, розважальним закладам та дослідницьким установам. [7, 13, 16]; Компанія
- Deep Qualification80
✓ пройдено — Компанія є постачальником апаратного та програмного забезпечення для людиноподібних роботів, а не продавцем даних. Операційні дані, якими вона володіє, є побічним продуктом, але право власності на них є складним і включає чутливі дані про взаємодію з громадськістю, що ускладнює доступ.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
press
- “<p>Genesis plans to begin Eno’s production and targeted customer deployments by the end of 2026, with home deployments coming later. </p> <p>The post <a href="https://www.therobotreport.com/genesis-ai-launches-eno-general-purpose-robot/">Genesis AI launches Eno general-purpose robot</a> appeared first on <a href="https://www.therobotreport.com">The Robot Report</a>.</p>”
- “<p>Changement d’échelle en vue pour Neura Robotics. Cette start-up allemande spécialisée dans les robots collaboratifs dotés de capacités cognitives a bouclé un tour de table d’1,4 Md$ qui implique non seulement des sociétés de financement mais aussi des géants du e-commerce, de l’industrie et des nouvelles technologies. Succédant de quelques mois seulement à une levée […]</p> <p>L'article <a href="https://supplychainmagazine.fr/nl/2026/avec-lappui-damazon-neura-robotics-leve-14-md-pour-accelerer-dans-lia-physique/">Avec l’appui d’Amazon, Neura Robotics lève 1,4 Md$ pour accélérer ”
- “<figure><div><img src="https://imgproxy.divecdn.com/8yylZY9UIMhvyjTxl1OoCsfALmlupwDwg7pBPnP8pz0/g:ce/rs:fill:1600:900:1/Z3M6Ly9kaXZlc2l0ZS1zdG9yYWdlL2RpdmVpbWFnZS80TkUxX2F1dG9tb3RpdmVfYXNzZW1ibHlfbGluZS5qcGc=.webp" /></div></figure><p>Neura plans to leverage the capital to increase robot manufacturing and deployments across industries, as well as expand its training and intelligence infrastructure.</p>”
IoT / sensor data
- “Real-time sensor data from thousands of actuators and sensors across Ameca and Mesmer platforms.”
Image collection
- “High-fidelity motion capture and facial movement data used to create lifelike humanoid animations.”
Event streams
- “Logs of social interactions, speech patterns, and non-verbal cues captured during robot deployments in public spaces.”
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
Time Series, Image
License
One-time license for predictive maintenance algorithm development and validation. Usage restrictions may apply.
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 value is driven by its high rarity, proprietary nature from advanced humanoid robots, and direct application to the high-growth predictive maintenance market. The multi-modal time-series and image data offers a unique operational picture for algorithm development.
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
Engineeredarts Industrial Sensor — a Moderate industrial sensor dataset (Time Series modality) in the industrial domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance market = $13.65B in 2025, CAGR 24.30% (source: Fortune Business Insights). [6]. Investment score 47.5/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Skypropropulsion — Можливості набору даних журналів технічного обслуговування
View opportunity →промисловийHahnemuehle — Можливості щодо набору даних промислових операцій
View opportunity →фінансиBairdmint — Можливість отримання набору даних промислових операцій
View opportunity →Data Academy
Learn before you deal
- Скільки коштує набір даних?3 min read
- Як відбувається угода з даними3 min read
- Що ви маєте право продавати3 min read