About this role
Slimme AI-oplossing voor automatische e-mailclassificatie (Greenwaste BV) - Afstudeeropdracht - Hoogeveen (Extern) - 2 maanden geleden geplaatst Binnen de centrale planningsmailbox van Greenwaste komen dagelijks grote aantallen e-mails binnen. Denk aan aanvragen voor containerplaatsingen, klachten over gemiste ledigingen, serviceverzoeken, feedback en vragen over afvalstromen. Momenteel worden deze berichten handmatig verwerkt. Planners openen iedere e-mail afzonderlijk, interpreteren de inhoud, bepalen de juiste regio en wijzen de melding vervolgens toe aan de juiste afdeling of collega. Dit kost veel tijd en vergroot de kans op vertragingen of menselijke fouten. Greenwaste ziet hier een grote kans voor innovatie: hoe kan AI helpen om deze stroom automatisch te organiseren en slimmer te verwerken? Tijdens deze stage- of afstudeeropdracht ontwikkel je een slimme oplossing die binnenkomende e-mails automatisch analyseert en categoriseert. Denk hierbij aan classificatie op basis van inhoud, urgentie of geografische regio. Je onderzoekt hoe technieken zoals Natural Language Processing (NLP) en machine learning ingezet kunnen worden om planners te ondersteunen en administratieve processen te versnellen. De focus ligt op: Het analyseren van de huidige e-mailstromen en processen Het identificeren van patronen en veelvoorkomende categorieën Het onderzoeken van geschikte AI- en machine learning-technieken Het ontwikkelen van een prototype of Proof-of-Concept (POC) Het automatisch classificeren van e-mails op inhoud en regio Het opstellen van een implementatieadvies voor de organisatie Je werkt aan een oplossing met directe impact op de dagelijkse operatie van Greenwaste. Mogelijke resultaten van de opdracht zijn: Een data-analyse van historische e-mailstromen Een adviesrapport over AI-technieken voor tekstclassificatie Een werkend prototype voor automatische e-mailroutering Een implementatieplan inclusief aanbevelingen en ti...