Ontwikkeling van een AI-powered 3D-simulatieomgeving

Goods-to-Person (GtP)-oplossingen met Autonomous Mobile Robots (AMRs) worden steeds belangrijker binnen logistieke automatisering. Bij het ontwerpen van zo’n oplossing moeten keuzes worden gemaakt over de magazijnlayout, het aantal robots, de inrichting van werkstations, verkeersstromen, bufferplaatsen en de aansturing vanuit WMS/WCS. Deze keuzes beïnvloeden elkaar en zijn in een vroege projectfase lastig integraal te beoordelen.

Met de komst van AI en moderne 3D-technologie kunnen we zelf realistische emulatieomgevingen ontwikkelen. Daarmee willen we concepten niet alleen berekenen, maar ook zichtbaar maken, aansluiten op onze eigen software en met representatieve orderdata beproeven.

Je ontwerpt en bouwt een configureerbaar 3D-emulatiemodel van een GtP-pickingomgeving. In deze virtuele omgeving rijden merk-onafhankelijke AMRs tussen opslaglocaties en pickingstations. Op de werkstations worden de pickhandelingen van operators gevisualiseerd en verwerkt. De omgeving moet integraal kunnen samenwerken met algoritmes uit ons WMS/WCS en met een dataset van orders en orderregels. Zo ontstaat een experimenteeromgeving waarmee verschillende systeemconfiguraties herhaalbaar kunnen worden uitgevoerd, geobserveerd en vergeleken.

·      Je bent bijna klaar met een hbo- of wo-opleiding in ICT & Technology, Industrial IT, Software Engineering, Industriële Automatisering, Game/Simulation Technology of een vergelijkbare richting.

·      Je hebt aantoonbare interesse in softwarearchitectuur, 3D-ontwikkeling, simulatie/emulatie en logistieke automatisering.

·      Je kunt zelfstandig ontwerpen en realiseren, maar zoekt actief afstemming met software-engineers, projectteams en eindgebruikers.

·      Kennis van .NET, SQL, API-koppelingen, versiebeheer en een 3D-engine is een pré. Belangrijker is dat je nieuwe technieken snel eigen maakt.

·      Je werkt gestructureerd, test je aannames en kunt technische keuzes helder onderbouwen.

·      Je werkt aan een tastbaar en visueel resultaat dat direct aansluit op actuele vraagstukken binnen magazijnautomatisering. De combinatie van 3D, AI, AMRs, logistieke processen en WMS/WCS maakt dit een brede opdracht met ruimte voor zowel onderzoek als softwareontwikkeling.

·      Een fijne, informele werksfeer en begeleiding op maat door enthousiaste professionals

·      Volop ruimte voor jouw innovatieve ideeën

·      Een afstudeerplek met veel afwisseling binnen een netwerk dat volop in beweging is

·      (Door)groeimogelijkheden na het afronden van je opdracht

·      Flexibele werktijden