緑のカードと茶色のカードを別々に束にして、よくシャッフルして２山に積んでおいてください。これらの山から「ランダム｣に１枚抜いては、また山に戻すという操作を繰り返します。そうすると、つぎつぎ出てくるカードの数値の列は、もとのパターンに従うことになりますね。

つまり、引き続く修理車の到着間隔やそれぞれの車の修理日数を元のパターンに従いながら、無作為に決めていくことができるわけです。

これは、これから行う実験のランダム・メカニズムとなります。

このカードは修理車の代用品です。

実験したい（台数＋何枚か）分コピーして作っておきます。

これらのカードを下の図のように配置すると、この自動車修理工場の実験用の模型が出来上がります。この図は３台目の車が修理中の時点の修理工場の状態を表しています。

少し様子が分かってきたでしょう。

後は、この仕掛けが動くようにすればよいのです。このような仕掛けをシミュレーション・モデルと呼びます。

�@ すべての修理車のカードを修理工場の左に積んでおきます。

�A 現時刻（本モデル内の時計）を時刻 Ｔ＝０．０（日）にセットします。

�B 到着間隔を決める緑のカードをランダムに１枚ぬき、

●一番上にあるカードの到着日時の欄に現時刻と緑のカードの値を足して記入します。これが、その車の到着日時です。緑のカードは元の山に戻して置きましょう。
●つぎに、修理日数を茶色のカードを１枚ランダムにぬいて、修理日数の欄に記入します。

�C 修理中の車の修理終了日時と�Bで計算した到着日時とを比較します。

●到着日時 ＜ 修理終了 あるいは 修理中の車がないならば

●現時刻を到着日時まで進めて到着カードを待ちの最後に並ばせます。待ちがないときはそのカードが先頭になるわけです。
●修理中の車がない場合は、このカードの

●修理開始の欄に現時刻の値を記入します。
●修理終了＝現時刻＋修理日数を記入します。
●そのカードを修理中の位置に動かします。

●修理中の車がすでにある場合は、この時点では、これ以上の状態変化はありません。�Dにとびます。

●修理終了≦ 到着日時 ならば

●現時刻を修理終了まで進めます。
●カードを右の山に出します。
●修理待ちの車がある場合は、待ちの先頭のカードの

●修理開始の欄に現時刻の値を記入します。
●修理終了＝現時刻＋修理日数を記入します。
●そのカードを修理中の位置に動かします。

●修理待ちの車がない場合は、

●この時点で修理の始まる車はないのでこれ以上の変化は起こりません。�Dにとびます。

�D 予定した台数がまだ終了していない場合は、

●�Bに戻り同じ手順を繰り返します。

�E 予定した台数が終了した場合は、ここでモデルを動かすのは停止します。

●待ち時間や工場での滞在時間などを計算し、記入します。これですべておしまいになります。
●後はカードに記録された結果を分析して眺めるのです。