1.   Pronóstico:  es una predicción de acontecimientos futuros que se utiliza

con propósitos de planificación.

2.   Serie de tiempo:  son las observaciones repetidas de la

demanda de un producto o servicio en el orden en que se realizan.

3.   Horizontal: es la fluctuación de los datos en torno de una media constante.

4.   Tendencia: es  el incremento o decremento sistemático de

la media de la serie a través del tiempo.

5.   Estacional:  es un patrón repetible de incremento o decremento

de la demanda, dependiendo de la hora del día, la semana, el mes o la temporada.

6.   Cíclico: es una pauta de incremento o decremento graduales y

menos previsibles de la demanda, los cuales se presentan en el transcurso de períodos más largos.

7.   Aleatorio: es  la variación imprevisible de la demanda.

8.   Agregación: es  el acto de agrupar varios productos o

servicios similares para que las compañías puedan realizar pronósticos más precisos.

9.   Stock-keeping unit (SKU):  es un artículo o producto

individual que tiene un código de identificación y se mantiene en inventario en alguna parte a lo largo de la cadena de valor.

10.  Métodos de juicio:  es un tipo de método cualitativo en el que

las opiniones de gerentes y expertos, los resultados de las encuestas de consumidores y las estimaciones del personal de ventas se traducen en estimaciones cuantitativas.

11.  Métodos causales:  es un tipo de método cuantitativo que utiliza datos

históricos de variables independientes, como campañas de promoción,

condiciones económicas y actividades de los competidores, para pronosticar la demanda.

12.  Análisis de series de tiempo: es un método estadístico que depende

en alto grado de datos históricos de la demanda, con los que proyecta

la magnitud futura de la misma y reconoce las tendencias y patrones estacionales.

13.  Planificación, pronóstico y reabastecimiento en colaboración (CPFR): Proceso

de nueve pasos para administrar la cadena de valor, que permite a un fabricante y a sus clientes colaborar en la elaboración del pronóstico por medio de Internet.

14.  Estimaciones del personal de ventas: son pronósticos compilados a partir

de estimaciones de la demanda futura que realizan periódicamente los miembros

 del personal de ventas de las compañías.

15.  Personal de ventas: es la persona que tiene la posibilidad de saber que

productos o servicios compraran los clientes en el futuro cercano y en qué cantidades.

16.  Los territorios de ventas: son aquellos que están divididos en distritos o regiones.

17.  Los pronósticos de individuos:  es cuando el personal de ventas  

pueden cambiarse fácilmente para obtener las cifras correspondientes a

ventas regionales o nacionales.

18.  Opinión ejecutiva: método de pronóstico en el cual se hace un resumen de las

opiniones, experiencia y conocimientos técnicos de uno o varios gerentes para llegar

a un solo pronósticos.

19. Pronósticos tecnológicos: es la aplicación de la opinión ejecutiva para mantenerse al tanto de los últimos adelantos tecnológicos.

20. Investigación de mercado: consiste en un método sistemático para determinar el grado de interés del consumidor externo por un producto o servicio, mediante la creación y puesta a prueba de diversas hipótesis por medio de encuestas encaminadas a la recopilación de datos.

21. Método Delphi: es un proceso para obtener el consenso dentro de un grupo de expertos, al tiempo que se respeta el anonimato de sus integrantes.

22. Métodos causales: es aquel que se emplea cuando se dispone de datos históricos, en donde se puede identificar la relación entre el factor que se intenta pronosticar y otros factores externos o internos.

23. Regresión lineal: es el método causal en el que una variable (conocida como variable dependiente), está relacionada con una o mas variables independientes por medio de una ecuación lineal.

24. Variable dependiente: es la variable que se desea pronosticar.

25. Variables independientes: variable que se supone que influyen en la variable

dependiente y, por ende, son la ‘causa’ de los resultados observados en el pasado.

26. Error estándar del estimado: mide la proximidad con que los datos de la variable dependiente se agrupan alrededor de la línea de regresión.

27. Pronostico empírico: es un método de series de tiempo en el cual el pronostico de la demanda para el siguiente periodo es igual a la demanda observada en el periodo actual.

28. Método de promedio móvil simple: método de series de tiempo que se usa para estimar el promedio de una serie de tiempo de demanda, promediando la demanda de los n periodos más recientes.

29. Error de pronóstico: es la diferencia que se obtiene al restar el pronóstico de la demanda real en cualquier periodo determinado.

30. Método de promedio móvil ponderado: es un método de series de tiempo en el que cada una de las demandas históricas que intervienen en el promedio pueden tener su propia ponderación; la suma de las ponderaciones es igual a 1.0.

31. Método de suavizamiento exponencial: es un método de promedio móvil ponderado muy refinado que permite calcular el promedio de una serie de tiempo, asignando a las demandas recientes mayor ponderación que a las demandas anteriores.

32. Método de suavizamiento exponencial ajustado a la tendencia: es el método para incorporar una tendencia en un pronóstico suavizado exponencialmente.

33. Método estacional multiplicativo: es el método en el cual los factores estacionales se multiplican por una estimación de la demanda promedio y así se obtiene un pronóstico estacional.

34. Método estacional aditivo: es el método en el cual los pronósticos estacionales se obtienen sumando una constante a la estimación de la demanda promedio por estación.

35. Suma acumulada de errores de pronósticos: es la medida del error total de pronósticos, que evalúa el sesgo de una producción.

36. Error cuadrático medio: es la medida de la dispersión de los errores de pronóstico.

 

37. Desviación estándar: Medida de  la dispersión de los errores de pronóstico.

38. Desviación media absoluta: Medida de  la dispersión de los errores de pronóstico.

39. Error porcentual medio absoluto: Medida que relaciona el error de pronóstico con el nivel de la demanda, y es útil para colocar el desempeño del pronóstico en su perspectiva correcta.

40. Señal de rastreo: Es una medida que indica si un método de pronóstico está previendo con precisión los cambios reales de la demanda.

41. Conjunto de reserva: Demandas reales de los periodos más recientes de la serie de tiempo, las cuales se reservan para probar los diferentes modelos desarrollados a partir de los periodos más antiguos.

42. Pronósticos combinados: Son aquellos que se producen promediando pronósticos independientes basados en diferentes métodos, en diferentes datos, o en ambas cosas. Resulta interesante que los pronósticos combinados suelen funcionar mejor a la larga que los obtenidos con el mejor procedimiento de pronóstico individual.

43.Pronóstico enfocado: Método de pronóstico en el que se selecciona el mejor pronóstico entre un grupo de pronósticos generados por medio de técnicas individuales.

CAPACIDAD

1. Restricción: Cualquier factor que limita el desempeño de un sistema y restringe su producción.

2. Capacidad: La tasa de producción máxima de un proceso o sistema.

3. Cuello de botella: Recurso de restricción de capacidad (CCR) cuya capacidad disponible limita la aptitud de la organización para satisfacer el volumen de productos, la mezcla de productos o la fluctuación de la demanda requerida por el mercado.

4. Teoría de restricciones (TOC): Método sistemático de administración que se centra en administrar activamente las restricciones que impiden el progreso de la empresa hacia su meta.

5. Mediciones de capacidad basadas en la producción: Son más útiles cuando se aplican a procesos individuales dentro de la empresa, o cuando la empresa provee una cantidad relativamente pequeña de servicios y productos estandarizados. 

6. Mediciones de capacidad basadas en los insumos: se utilizan generalmente en procesos flexibles de bajo volumen, como los que se asocian con un fabricante de muebles a la medida.

7. Utilización: El grado hasta el cual se usa actualmente el equipo, el espacio o la mano de obra y se mide como la razón de la tasa promedio de producción a la capacidad máxima.

8. Tasa en producción (por unidad de tiempo): El tiempo total que dura un proceso de principio a fin.

9. Tiempo de preparación: El lapso que se requiere para cambiar o reajustar un proceso u operación a fin de que empiece a elaborar otro producto o servicio.

10. Economías de escala: Concepto que expresa que el costo unitario promedio de un bien o servicio puede reducirse cuando su tasa de producción se incrementa.

12. Distribución de los costos fijos A corto plazo, ciertos costos no varían cuando cambia la tasa de producción. Entre estos costos fijos figuran los de calefacción, el servicio de la deuda y los salarios de la gerencia. La depreciación de la planta y el equipo con los que ya cuenta la empresa también representa un costo fijo en términos de contabilidad. Cuando la tasa de producción se incrementa y, por lo tanto, también aumenta la tasa de utilización de una instalación, el costo unitario promedio se reduce porque los costos fijos se distribuyen entre más unidades. 

13. Reducción de los costos de construcción Ciertas actividades y gastos son necesarios para construir instalaciones pequeñas y grandes por igual: permisos de construcción, honorarios de arquitectos, alquiler del equipo de construcción y otros similares. 

14. Disminución de los costos de los materiales comprados Los altos volúmenes suelen reducir los costos de los servicios y materiales comprados. Con esos altos volúmenes, el comprador está en una posición más fuerte para negociar y tiene la oportunidad de aprovechar descuentos por cantidad.

15. Descubrimiento de otras ventajas en los procesos La producción en grandes volúmenes ofrece muchas oportunidades para reducir los costos. Con una tasa de producción más alta, el proceso cambia y se convierte en un proceso lineal, en el que los recursos se destinan a productos individuales.

16. Deseconomías de escala: Es decir, el costo promedio por unidad se eleva a medida que se incrementa el tamaño de la instalación. La razón de esto es que el tamaño excesivo puede traer consigo complejidad, pérdida de enfoque e ineficiencias que elevan el costo unitario promedio de un producto o servicio. Demasiados niveles de empleados y burocracia ocasionan que la gerencia pierda el contacto con los empleados y los clientes. 

17. Colchón de capacidad Es la cantidad de capacidad de reserva que se usa en un proceso para hacer frente a los incrementos repentinos de la demanda o las pérdidas temporales de la capacidad de producción; es una medida de la cantidad por la cual la utilización promedio (en términos de la capacidad total es inferior a 100%. Específicamente, colchón de capacidad = 100% – tasa de utilización (%).

18. Necesidad de capacidad Es lo que debe ser la capacidad del proceso en algún periodo futuro para satisfacer la demanda de los clientes (externos o internos), dado el colchón de capacidad deseado para la empresa. Las necesidades grandes son prácticas para procesos o estaciones de trabajo que, en potencia, podrían convertirse en cuellos de botella en el futuro, y la gerencia puede incluso planificar colchones más grandes de lo normal. 

19. Horizonte de planificación, Es el conjunto de periodos consecutivos considerados para efectos de planificación. Los planes de capacidad a largo plazo tienen que tomar en consideración más tiempo futuro (quizá toda una década) que los planes a corto plazo. 

20. Brecha de capacidad Diferencia positiva o negativa entre la demanda proyectada y la capacidad actual. 

21. Caso base El acto de no hacer nada y perder los pedidos de la demanda que rebase la capacidad actual.

22. Flujo de efectivo La diferencia entre los flujos de fondos que entran y salen de una organización durante un periodo, incluyendo ingresos, costos y modificaciones en los activos y pasivos. 

23. Herramientas para la planificación de la capacidad La planificación de la capacidad requiere pronósticos de demanda que abarquen un periodo prolongado. Por desgracia, la precisión de los pronósticos disminuye a medida que el horizonte de pronosticación se alarga. Finalmente, la distribución de la demanda durante un periodo cualquiera no es uniforme: en ese tiempo pueden presentarse (y a menudo se presentan) crestas y valles de demanda. Estas realidades imponen la necesidad de usar colchones de capacidad. En esta sección se presentarán tres herramientas que abordan con más formalidad la incertidumbre y variabilidad de la demanda: (1) los modelos de filas de espera; (2) la simulación, y (3) los árboles de decisiones. Los árboles de decisiones permiten prever ciertos acontecimientos, como las actividades de la competencia. 

24. Modelos de filas de esperaLos modelos de filas de espera usan distribuciones de probabilidades para ofrecer estimaciones del tiempo de retraso promedio de los clientes, la longitud promedio de las filas de espera y la utilización del centro de trabajo. Los gerentes usan esta información para elegir la capacidad más rentable, hallando un equilibrio entre la atención al cliente y el costo de agregar capacidad. 

 25. Filas de espera Se conoce como fila de esperauna hilera formada por uno o varios “clientes” que esperan a recibir un servicio. Los clientes pueden ser personas u objetos inanimados, como máquinas que re- quieren mantenimiento, pedidos de mercancías en espera de ser enviados, o artículos del inventario en espera de ser utilizados. Las filas de espera se forman debido a un desequilibrio temporal entre la demanda de un servicio y la capacidad del sistema para suministrarlo.

26. SimulaciónLos problemas más complejos de filas de espera deben analizarse con simulación (véase el suplemento B, “Simulación”). Esta técnica identifica los cuellos de botella del proceso y los colchones de capacidad correspondientes, aun en procesos complejos con patrones de demanda aleatorios y picos de demanda previsibles durante un día típico. 

 27. Árbol de decisionesUn árbol de decisiones puede ser especialmente valioso para evaluar diferentes alternativas de expansión de la capacidad cuando la demanda es incierta y cuando intervienen decisiones secuenciales (véase el suplemento A, “Toma de decisiones”). 

 28. Población de clientes Insumo que genera clientes potenciales. La fuente de insumos para el sistema de servicio es una población de clientes. Si el número potencial de nuevos clientes para el sistema de servicio resulta afectado notablemente por el número de 

 29. Instalación de servicio Una persona (o una cuadrilla), una máquina (o grupo de máquinas) o ambas cosas, si así se requiere para proveer el servicio que el cliente solicita. 

30. Regla de prioridad: La regla de prioridad determina a qué cliente se deberá atender a continuación. En la mayoría de los sistemas de servicio que conocemos, se aplica la regla de “el que llega primero tiene prioridad” (FCFS, del inglés first-come first-served).

31. Sistema de servicios: o describe el número de filas y la distribución de las instalaciones. Una vez que se ha prestado el servicio, los clientes atendidos salen del sistema.

32. Canal: es una o más instalaciones necesarias para proporcionar un servicio determinado. Una fase es un solo paso en la prestación del servicio.

33. Fase: es un solo paso en la prestación del servicio. Algunos servicios requieren una sola fase, en tanto que otros necesitan una secuencia de fases.

 34. Regla de prioridad: La regla de prioridad determina a qué cliente se deberá atender a continuación. En la mayoría de los sistemas de servicio que conocemos, se aplica la regla de “el que llega primero tiene prioridad” (FCFS, del inglés first-come first-served).

35. Disciplina prioritaria: es una regla que permite a un cliente de más alta prioridad interrumpir el servicio de otro cliente.

36. Tiempos entre llegadas: El tiempo que transcurre entre la llegada de dos clientes sucesivos.

37. Distribución exponencial: describe la probabilidad de que el próximo cliente llegue durante los siguientes T periodos de tiempo.

38. Longitud de la fila: El número de clientes que forman una fila de espera refleja una de estas dos condiciones: las filas cortas significan que el servicio al cliente es bueno o que la capacidad es excesiva.

39. Número de clientes en el Sistema: El número de clientes que forman la fila y reciben servicio también se relaciona con la eficiencia y la capacidad de dicho servicio. Un gran número de clientes en el sistema provoca congestionamientos y puede dar lugar a la insatisfacción del cliente, a menos que se agregue más capacidad.

40. Tiempo total en el Sistema: El tiempo total transcurrido desde la entrada al sistema hasta la salida del mismo puede indicar problemas con los clientes, la eficiencia del servidor o la capacidad.

41. Utilización de las instalaciones de servicio: La utilización colectiva de instalaciones de servicio refleja el porcentaje de tiempo que éstas permanecen ocupadas.

42. Modelo con un solo servidor: La población de clientes es infinita y todos los clientes son pacientes. 


Los clientes llegan de acuerdo con una distribución de Poisson y con una tasa media de llega- 
das de λ. 


La distribución del servicio es exponencial, con una tasa media de servicio de μ. 


La tasa media de servicio es mayor que la tasa media de llegadas. 


A los clientes que llegan primero se les atiende primero. 


La longitud de la fila de espera es ilimitada. 

43. Modelo con múltiples servidores: En el modelo con múltiples servidores, los clientes forman una sola fila y eligen entre s servidores al que esté disponible. El sistema de servicio tiene una sola fase. Se partirá de las siguientes supo- siciones, además de las que se hicieron para el modelo con un solo servidor: hay s servidores idén- ticos, y la distribución del servicio para cada uno de ellos es exponencial, con un tiempo medio de servicio igual a 1/μ. Siempre debe ocurrir que sμ sea mayor que λ.

44. Ley de little: Una de las leyes más prácticas y fundamentales en la teoría de filas de espera es la ley de Little, que relaciona el número de clientes en un sistema de filas de espera con el tiempo de espera de los clientes.

45. Modelo con fuente finite: Ahora se considerará una situación en la que todas las suposiciones del modelo con un solo servidor son apropiadas, excepto una. En este caso, la población de clientes es finita, porque sólo existen N clientes potenciales.