(3) 建立制造系统的数学模型

为保证所建模型符合真实制造系统、反映问题的本质特征和运行规律，在建立模型时要准确把握制造系统的机构和机理，提取关键的参数和特征，并采取正确的建模方法。按照由粗到精、逐步深入的原则，不断细化和完善制造系统模型。此外，应以满足仿真精度为目标，避免使模型过于复杂，以降低模型和求解难度

(4) 模型的校核、验证及确认

为减少决策失误，降低决策风险，有必要对所建数学模型和仿真模型进行校核、验证及确认，以确保制造系统模型与仿真逻辑及结果的正确性和有效性。实际上，模型的校核、验证及确认工作贯穿于系统建模与仿真的全过程。

(5) 数据采集

 要想使仿真结果能够反映制造系统的真实特性，采集或拟合符合制造系统实际的输出数据显得尤其重要。例如，要完成一个制造车间效益的评估，就必须事先对制造设备数量及其性能、物流设备数量及性能、操作人员数量、车间面积、人力资源成本、设备运行成本、零件种类、零件数量等进行调研和分析。这些数据是仿真模型运行的基础数据，也直接关系到仿真结果的可行性。

(6) 数学模型与仿真模型的转换

    在计算机仿真中，需要将制造系统的数学模型转换成计算机能够识别的数据格式。

(7) 仿真实验设计

   为提高制造系统建模与仿真的效率，在不同层面和深度上分析制造系统的性能，有必要进行仿真试验方案的设计。仿真试验设计的内容包括仿真初始化长度、仿真运行时间、仿真试验的次数以及如何根据仿真结果修正仿真模型及参数。

(8) 仿真试验

   仿真试验是运行仿真程序、开展仿真研究的过程，也就是对所建立的仿真模型进行数值试验和求解的过程。离散性事件的制造系统仿真模型通常是概率模型，因此，离散制造系统仿真一般为数值试验的过程，即测试当参数符合一定分布规律时制造系统的性能指标。

(9) 仿真数据处理及结果分析

   从仿真试验中提取有价值的信息，以指导实际制造系统的开发，是仿真的最终目标`吹冰~文^论|文*网www.chuibin.com。早期仿真软件的仿真结果多以大量数据的形式输出，需要研究人员花费大量的时间整理、分析仿真数据，以便得到科学的结论。

   目前，仿真软件中广泛采用图形化技术，通过图形、图表、动画等形式显示被仿真对象的各种状态，使得仿真数据更加直观、丰富和详尽，这也有利于人们对仿真结果的分析。另外，应用领域及仿真对象不同，仿真结果的数据形式和分析方法也不尽相同。

(10) 优化和决策

根据制造系统建模和仿真得到数据和结论，改进和优化制造系统的结构、参数、工艺、配置、布局及控制策略等，实现制造系统性能的优化，并为系统决策提供依据。