WO Stage - PQI Slab Logistics

Bij Tata Steel kun je aan de slag in een stageopdracht binnen de Product Quality & Innovation (PQI) Department op het gebied van slab logistics.

We bieden

• goede stagevergoeding
• leerzame opdracht die voldoet aan eisen opleidingsinstituut
• goede begeleiding tijdens stage traject

We vragen

• nieuwsgierige instelling
• student aan wo opleiding
• zelfstandigheid

Dit ga jij doen

Stageopdracht binnen Product Quality & Innovation

Je werkt in de afdeling Product Quality & Innovation (PQI), samen met onderzoekers met verschillende technische achtergronden. Je werk richt zich op het verbeteren van het gebruik van hot rooms in slablogistiek bij Tata Steel Nederland. Het doel is om betere allocatiebeslissingen te ondersteunen, zodat slabs langer warm blijven, terwijl onnodige kraanbewegingen en herschikkingen worden voorkomen.

Je bouwt voort op een bestaand slablogistiekmodel en eerder ontwikkelde heuristische benaderingen. Je belangrijkste taak is om te onderzoeken hoe AI-methoden slimmere hot-room-allocatie kunnen ondersteunen en toekomstige logistieke concepten kunnen helpen evalueren.

Wat ga je doen?

Stalen slabs verliezen thermische energie tijdens opslag en transport tussen productiegebieden en de warmbandwalserij. Hot rooms kunnen dit warmteverlies beperken, maar hun waarde hangt sterk af van hoe ze worden ingezet. Een slechte allocatie kan leiden tot onnodige slabverplaatsingen, extra kraanbewegingen en beperkte operationele acceptatie.

Tijdens deze stage ontwikkel en evalueer je een AI-gebaseerde decision-support-aanpak voor hot-room-allocatie. De voorkeursrichting is een hybride AI-methode, waarbij bestaande heuristische of metaheuristische oplossingen worden gebruikt om een eerste beslismodel te trainen, dat later mogelijk wordt verbeterd met reinforcement learning of vergelijkbare technieken.

Het model moet helpen antwoord te geven op vragen zoals:

• hoe hot rooms beter benut kunnen worden zonder overmatige kraanbewegingen;
• of extra of mobiele hot rooms operationele meerwaarde bieden;
• of verwarmde hot rooms de energie-efficiëntie verder kunnen verbeteren.

Het werk wordt uitgevoerd met simulatiescenario’s en beschikbare proces- en logistieke data waar mogelijk. Het resultaat moet een compact prototype en een evaluatie opleveren die laten zien hoe AI toekomstige energie-efficiënte slablogistiek kan ondersteunen.

Dit bieden wij jou

• A 3- to 4-month MSc internship assignment.
• A monthly internship allowance.
• Een uitdagend project op het snijvlak van AI, logistiek en energie-efficiëntie.
• Supervision from researchers and domain experts.
• De kans om bij te dragen aan de transitie van Tata Steel Nederland naar slimmere en duurzamere staalproductie.

Herken jij jezelf?

Deze opdracht is bedoeld voor een masterstudent in Computer Science, Artificial Intelligence, Data Science, Operations Research of een verwant vakgebied. Daarnaast heb je:

• sterke programmeervaardigheden in Python;
• kennis van machine learning;
• interesse in optimalisatie, logistiek of simulatie;
• het vermogen om zelfstandig te werken en een technisch probleem helder te structureren.

Ervaring met reinforcement learning, imitation learning, PyTorch, simulatiemodellen of industriële planning is een pré.

Jouw werkomgeving

Wat is jouw werkomgeving?

Je werkt in een informele, onderzoeksgerichte omgeving waar praktische impact en technische kwaliteit beide belangrijk zijn. Je hebt contact met onderzoekers en operationele experts om de logistieke context te begrijpen en te evalueren of de ontwikkelde AI-aanpak bruikbaar is voor echte industriële besluitvorming. De stage wordt voornamelijk uitgevoerd op ons kantoor, waarbij de benodigde apparatuur en ondersteuning worden verzorgd.

Tata Steel daagt je uit!

Tata Steel Nederland werkt aan grote veranderingen in staalproductie en energiegebruik. Slimmere logistiek en beter warmtebehoud kunnen bijdragen aan het verminderen van de behoefte aan herverhitting, het verbruik van aardgas en de uitstoot van CO2. Ben je geïnteresseerd in het toepassen van AI op een echte industriële duurzaamheidsuitdaging? Dan biedt deze stage de kans om te werken aan een concreet vraagstuk met zowel wetenschappelijke als operationele relevantie.