Arena软件
模型完成之后，我们可以选择报告中需要包含的内容，通过工具栏Run>Setup>Project Parameters选项卡中调整。打开报告的指令在Report选项卡，默认为自动打开，不需要修改。
先上一份默认内容的报告，一般有6~7页。 第一页只显示Number Out，即在模拟过程中走完系统全部流程的实体个数。第二页是对实体时间的统计。这里我们需要先了解对实体时间的分类：1. VA Time（Value Added Time），实体在增值活动中所积累的时间。2. NVA Time（Non-Value Added Time）,实体在非增值活动中所积累的时间。3. Wait Time，实体在等待中所积累的时间。4. Transfer Time，实体的传送过程中所累计的时间。5. Other Time，客户所定义的其他时间。在做精益分析时，以上的这些对时间的统计就可以派上用场了。任何改进措施，增加了VA Time的比例，才是实实在在的改进。因为VA Time才是客户认可的价值所在。
这些实体时间是如何被采集的呢？答案在模块设置中。1. 在Process、Delay、Leave模块等涉及时间延迟的模块中，会有Allocation这样选项框，这里可以对实体的时间进行分类。选择之后，实体在这个模块中所经历的时间会被记录到相应的类别。2. 在队列中，或者在Hold模块中，实体的时间会自动被归类为Wait Time。3. 在Route、Convey、Transport模块等表示传递过程的模块中，实体移动的时间会自动被归类为Transer Time。
报告的第三页继续对实体时间进行总结。还有进出系统的实体数量统计：Number In、Number Out。WIP（Work in Progress）在制品数量。在制品是一种系统内的库存，如果能够减少库存，也就能降低管理成本。同样可以用来评估精益水平。
第四页是队列，第五页个第六页是资源使用率的总结。Scheduled Utilization可能会存在大于1的情况，因为在排程的时间之外资源也有可能在工作。参考“如何使用Arena软件Schedule模块”最后的部分。
如果在模型中加入了其他的自定义统计变量，就会在报告中显示在User Specified栏目中。自定义统计有5种类型（这里也是对Statistic模块的总结）：1. Output 最终值。根据仿真过程中手机的数据，通过公式计算出一个最终的数值。如总成本、总体成功率等。2. Time-Persistent是在仿真过程中全程跟踪的数据，会有平均值、极值、置信区间等的统计。如在制品数量。3. Tally 时间差，是在Record模块中选择记录Time Interval或者Time Between时对时间差的记录。如加工时间。4. Counter是对个数的记录。如加工个数。5. Frequency是出现的次数。如机器出现故障的次数。
除了上述内容之外，当模型中加入成本信息时，报告的第一页还会有更加丰富的结果。如成本分析和很直观的饼图。成本信息在Entity和Resource图表模块中加入。成本的计算和时间的计算紧密相连，公式如下：1. Wait Cost = Holding Cost of the entity * Wait Time 2. Transfer Cost = Holding Cost of the entity * Transfer Time 3. Other Cost = Holding Cost of the entity * Other Time 4. VA Cost = (Holding Cost of the entity * Value-Added Time) +(Resource cost for the entity * Value-Added Time) + Resource Usage Cost5. NVA Cost = (Holding Cost of the entity * Non-Value-Added Time) +(Resource cost for the entity * Non-Value-Added Time) + Resource Usage Cost
最后，对报告中的 Half Width 我再啰嗦一句。这个Half Width是95%置信水平下的置信区间范围，是对统计量期望的一个估计。这个估计会随着实验时间的延长或实验次数的增加而变得更加准确。如果延长实验时间为原始时间的4倍，Half Width会缩小为原数值的一半。如果延长实验时间为原始时间的100倍，Half Width会缩小为原数值的1/10。Arena的随机数生成器是从同一个“Pool”中生成的，因此模型和设置不变的情况下，数据结果会完全相同。软件自己的解决办法是将实验数据分割成个几个Batch来增加“随机性”，因此有可能出现“Correlated”自相关。这时的数据结果无意义，所以不显示。另外一种情况“Insufficient”是数据量不足，这两种情况都可以通过增加实验来解决。