17. Diagrama de dispersión: representación gráfica de dos variables que muestra si estas se relacionan entre sí.

18. Diagrama de causa y efecto: diagrama que relaciona un problema clave de desempeño con sus posibles causas.

19. Gráficos: representaciones de datos en diversos formatos visuales, como los gráficos de líneas y los gráficos circulares.

20. Simulación de procesos: el acto de reproducir el comportamiento de un proceso, usando un modelo que describe cada uno de los pasos.

21. Lluvia de ideas: dejar que un grupo de personas, conocedoras del proceso, propongan ideas de cambio, diciendo espontáneamente lo que les venga a la mente.

22. Benchmarking: procedimiento sistemático para medir los procesos, servicios y productos de una empresa y compararlos con los de los líderes de la industria.

23. Planificación: identificar el proceso, servicio o producto que se desea comparar y la o las empresas que se usaran como modelos en la comparación; determinar las mediciones de desempeño para el análisis; recabar los datos.

24. Análisis: determinar la brecha entre el desempeño  actual de la empresa y el de la o las empresas elegidas como modelos para la comparación e identificar las causas de las discrepancias significativas observadas.

25. Integración: establecer metas y obtener el apoyo  de los gerentes que deberán proporcionar los recursos necesarios para alcanzar esos objetivos.

26. Acción: crear equipos interdisciplinarios con las personas más afectadas por los cambios; trazar planes de acción y asignar tareas por equipos; implementar los planes; monitorear los avances y recalibrar los modelos de comparación a medida que se realizan las mejoras.

27. Simulación: el acto de reproducir el comportamiento de un sistema, utilizando un modelo que describa los procesos de dicho sistema.

28. Compresión del tiempo: es  la característica de los modelos de simulación que les permite obtener estimaciones de las características de operación en mucho menos tiempo del que se requiere para recopilar estos mismos datos de operación a partir de un sistema real.

29. Simulación monte Carlo: proceso de simulación que utiliza números aleatorios para generar los acontecimientos de la simulación.

30. Número aleatorio: un número que tiene la misma probabilidad de ser seleccionado que cualquier otro número.

31. Variables de decisión: variables que controla la persona que toma las decisiones, mismas que suelen cambiar de uno a otro ejercicio, a medida que se simulan diferentes acontecimientos.

32. Variables incontrolables: acontecimientos fortuitos que escapan al control de quienes toman las decisiones.

33. Estado estable: estado que se presenta cuando la simulación se repite a través del tiempo suficiente para que los resultados promedio de las mediciones de desempeño permanezcan constantes.