1、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。
2、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。
3、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。
4、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。
5、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。
6、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。
7、除了上述内间恒溪痞容之外，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 Time2. Transfer Cost = Holding Cost of the entity * Transfer Time3. Other Cost= Holding Cost of the entity * Other Time4. 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
8、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。唁昼囫缍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。
