Over JOZ
JOZ ontwikkelt en levert geavanceerde technologische oplossingen voor elke stal. Met onze mobiele robots en mechanische oplossingen behoren we tot de top in de markt voor mestverwijderingssystemen. We begrijpen de stalomgeving door en door en blijven continu innoveren om slimme oplossingen te bieden die wereldwijd toepasbaar zijn. Dankzij naadloze connectiviteit en een wereldwijd dealernetwerk bieden we onze gebruikers gemoedsrust. Alle producten worden in eigen huis ontwikkeld en geproduceerd in onze vestigingen in Westwoud.

De opdracht
Binnen JOZ zijn wij bezig met de ontwikkeling van een geavanceerde analyse-tool voor ons robotplatform. Deze tool stelt ons in staat om diepgaand inzicht te krijgen in het functioneren en de prestaties van onze robots in de praktijk. De stageopdracht richt zich op het verder ontwikkelen van deze analyse-tool met een focus op data-gedreven leren en predictive maintenance. De centrale vraag is: In hoeverre is het mogelijk om op basis van verzamelde data van onze machines voorspellende analyses uit te voeren, zodat onderhoud en mogelijke storingen vooraf kunnen worden geïdentificeerd?

De analyse-tool bestaat momenteel uit drie belangrijke onderdelen:

1. Robot Health Monitoring
De tool maakt het mogelijk om de “gezondheid” van een robot te bepalen op basis van data-analyse. Hierbij worden verschillende events continu gemonitord, zoals hoe vaak bepaalde gebeurtenissen voorkomen per minuut, uur of dag. Daarnaast worden verhoudingen tussen events geanalyseerd om te bepalen of deze binnen vooraf gestelde marges vallen. Wanneer afwijkingen worden gedetecteerd, kan dit duiden op slijtage of defecten, waardoor specifieke componenten nader onderzocht of afgekeurd kunnen worden.

2. Route-analyse en visualisatie
Een tweede functionaliteit is het schematisch weergeven van de routes die de robot aflegt binnen de stal. Hierbij worden ook alle relevante gebeurtenissen langs de route inzichtelijk gemaakt, zoals overcurrents, overpressures en transpondercorrecties. Dit maakt het mogelijk om exact te zien op welke locaties de robot problemen ervaart en waar niet. Op basis hiervan kan de kwaliteit van de route en de werkomgeving worden geanalyseerd en geoptimaliseerd.

3. Event- en foutanalyse
Daarnaast biedt de tool een volledig overzicht van alle events en foutmeldingen die optreden. Individuele fouten zijn vaak niet direct kritisch, maar wanneer bepaalde fouten frequent terugkeren, kan dit wijzen op onderliggende structurele problemen. Door deze data over langere tijd te analyseren, kunnen trends worden herkend, bijvoorbeeld na software-updates of mechanische aanpassingen.

Wat ga je doen?
Tijdens deze stage ga je onderzoeken:
- Welke data geschikt is voor voorspellende modellen
- Welke analysetechnieken of algoritmes toegepast kunnen worden
- Of en hoe trends en patronen gebruikt kunnen worden om toekomstig gedrag te voorspellen
- Hoe deze inzichten geïntegreerd kunnen worden in de bestaande tool

Het uiteindelijke doel is om te komen tot een systeem dat niet alleen inzicht geeft in het huidige functioneren van de robot, maar ook proactief kan aangeven wanneer onderhoud nodig is, waardoor stilstand wordt geminimaliseerd en betrouwbaarheid wordt verhoogd.

Wat heb jij in huis?
- Je studeert HBO of WO, richting softwareontwikkeling, data-analyse of een vergelijkbare technische studie
- Ervaring met het volgende:
    - ASP.NET
    - React 
    - SQL
    - Azure / Cloud
    - NoSQL databases
    - Werken met canvas in javascript
- Kennis van big data en data visualisatie is een voordeel

Wat bieden wij?

• €410 bruto per maand op basis van fulltime

Je krijgt begeleiding van ervaren software engineers en werkt aan een project dat direct impact heeft op de kwaliteitsprocessen binnen JOZ. Aan het einde van je stage presenteer je een werkend prototype en jouw bevindingen.