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Die logistics-exception-management Skill hilft dabei, Frachtverzögerungen, Schäden, Verluste, Annahmeverweigerungen, Streitfälle und Claims mit strukturierter Eskalation, Belegprüfung und kundentauglichen nächsten Schritten zu bearbeiten. Entwickelt für Issue Tracking und operative Entscheidungen, eignet sie sich für Logistikteams, die wiederholbare Leitlinien statt eines generischen Prompts brauchen.

simpy ist ein Python-Framework für prozessbasierte diskrete Ereignissimulation. Diese simpy-Skill hilft dabei, Warteschlangen, Ressourcen und zeitbasierte Ereignisse zu modellieren – etwa für Fertigung, Serviceprozesse, Logistik, Netzwerke und simpy für Data Analysis, wenn Sie Erkenntnisse zu Wartezeiten, Auslastung, Durchsatz oder Engpässen benötigen.