Maasdijk, Nederland

DOORONTWIKKELING AI-VOORSPELLINGSMODELLEN ENERGIEBEHEER

MEEWERKSTAGE

• Datum plaatsing: 22 mei 2026
• Solliciteer voor: 30 juni 2026
• 14x Bekeken
• 425,00 per maand
• 40 uur per week
• AAB BM Nederland B.V.

Stage omschrijving

Binnen AAB Nederland worden AI-gedreven voorspellingsmodellen ingezet voor het energiebeheer van toonaangevende glastuinbouwbedrijven. Deze modellen ondersteunen bij het voorspellen van onder andere warmte- en elektravraag en vormen een belangrijke basis voor het aansturen van installaties zoals warmtekrachtkoppelingen (WKK’s), batterijen, zon-pv, warmtepompen en optimaliseren van warmtebufferverloop.

Met deze stageopdracht willen we:

• Beter begrijpen welke klimaatdata uit de kas voorspellende waarde heeft voor energiegebruik.
• De AI-voorspellingsmodellen beter laten aansluiten op de daadwerkelijke situatie en beslissingen in de kas.
• De nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van energievoorspellingen verder verhogen
• Minder afhankelijk worden van handmatige correcties door energiebeheerders.
• Een stevige basis leggen voor verdere automatisering van het energiebeheer.

Het einddoel is een aantoonbaar verbeterd voorspellingsmodel dat slimmer en sneller kan inspelen op veranderingen en keuzes van de teler. Meer inhoudelijke informatie over de opdracht is vertrouwelijk en bespreken we in het kennismakingsgesprek.

Wat verwachten we van jou?

• Opleiding: Applied Data Science & AI, Artificial Intelligence, of vergelijkbaar.
• Affiniteit met machine learning, time series forecasting en data-analyse.
• Interesse in energiebeheer, glastuinbouw of datagedreven besluitvorming.
• Ervaring met Python en data-analyse libraries (bijv. pandas, scikit-learn).
• Analytisch en onderzoekend ingesteld.
• Zelfstandig kunnen werken, met ruimte voor afstemming en begeleiding.

Waarom is dit interessant voor jou als stagiair?

• Je werkt aan een concreet vervolg op een succesvolle stage, met zichtbare impact.
• Je combineert AI, data science en een complexe praktijkomgeving (de kas).
• Je werkt met unieke, real-life sensordata uit de glastuinbouw.
• Je resultaten kunnen direct worden toegepast en teruggekoppeld uit de dagelijkse operatie van AAB.
• Je levert een inhoudelijke bijdrage aan verdere automatisering en verduurzaming van energiebeheer.

Tijdens deze stage ga je onder andere aan de slag met:

• Bestuderen van de bestaande voorspellingsmodellen voor energiebeheer en de resultaten van de eerdere stage.
• In kaart brengen welke data beschikbaar is.
• Analyseren welke parameters:
  • Relevant zijn vor warmte- en elektravraag.
  • De keuzes en het gedrag van de teler weerspiegelen.
• Selecteren en onderbouwen van geschikte parameters als nieuwe inputfeatures voor het AI-voorspellingsmodel.
• Uitvoeren van data-analyse en feature engineering op de beschikbare data.
• Integreren van deze nieuwe features in de bestaande voorspellingsmodellen.
• Testen en valideren van modelprestaties:
  • Vergelijking met het huidige mdel.
  • Inzicht in verbetering van nauwkeurigheid en voorspelbaarheid.
• Documenteren van bevindingen, keuzes en resultaten.

De opdracht is een combinatie van deze drie expertisegebieden: Data engineering, Data science, Machine learning

Opleidingen

Locatie