FAKULTA INFORMATIKY A MANAGEMENTU UNIVERZITA HRADEC KRÁLOVÉ MOV 1 SEMESTRÁLNÍ PRÁCE

Podobné dokumenty
FAKULTA INFORMATIKY A MANAGEMENTU UNIVERZITA HRADEC KRÁLOVÉ SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Modely operačního výzkumu 1. Studijní obor:

Lineární programování

Komentář k datovému standardu a automatizovaným kontrolám obsahu F_OBL_RV

Řízení projektů. Konstrukce síťového grafu pro řízení projektů Metoda CPM Metoda PERT

PŘIJÍMACÍ TEST z informatiky a matematiky pro navazující magisterské studium Fakulta informatiky a managementu Univerzity Hradec Králové

Matematické modelování 4EK201

Operační výzkum. Síťová analýza. Metoda CPM.

Kvantitativní metody v rozhodování. Marta Doubková

SEMINÁRNÍ PRÁCE ZE ZÁKLADŮ FIREMNÍCH FINANCÍ. Kalkulační propočty, řízení nákladů a kalkulační metody.

ČESKÁ ZEMĚDĚLSKÁ UNIVERZITA V PRAZE. Teze diplomové práce

VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE. Optimalizace trasy při revizích elektrospotřebičů

4EK212 Kvantitativní management. 7.Řízení projektů


Operační výzkum. Vícekriteriální hodnocení variant. Grafická metoda. Metoda váženého součtu.

Metody operačního výzkumu cvičení

VÝZVA K PODÁNÍ NABÍDKY

Akustická studie pro záměr Bytový soubor Kbely

4. Lineární nerovnice a jejich soustavy

Václav Jirchář, ZTGB

Prognóza poruchovosti vodovodních řadů pomocí aplikace Poissonova rozdělení náhodné veličiny

Teoretická otázka č. 11 K čemu slouží analýza citlivosti báze vhledem ke složkám vektoru pravých stran? Popište rámcově způsob jejího provedení.

Informační systémy pro podporu rozhodování

terénní praktikum : Pila Ptení jméno a příjmení : třída : datum :

Matematický ústav v Opavě. Studijní text k předmětu. Softwarová podpora matematických metod v ekonomice

PROJEKT DO STATISTIKY PRŮZKUM V TECHNICKÉ MENZE

Semestrální projekt. do předmětu Statistika. Vypracoval: Adam Mlejnek Oponenti: Patrik Novotný Jakub Nováček Click here to buy 2

4EK311 Operační výzkum. 6. Řízení projektů

Kapitola 11. Vzdálenost v grafech Matice sousednosti a počty sledů

Protokol č. 1. Tloušťková struktura. Zadání:

1. Alternativní rozdělení A(p) (Bernoulli) je diskrétní rozdělení, kdy. p(0) = P (X = 0) = 1 p, p(1) = P (X = 1) = p, 0 < p < 1.


4EK213 LINEÁRNÍ MODELY

FAKULTA STAVEBNÍ VUT V BRNĚ PŘIJÍMACÍ ŘÍZENÍ PRO AKADEMICKÝ ROK

Cenová statistika ve stavebnictví

5. Maticová algebra, typy matic, inverzní matice, determinant.

I. ÚVOD II. ROZSAH OHLAŠOVACÍ POVINNOSTI III. OBECNÉ P

Matematická statistika

Distribuční funkce je funkcí neklesající, tj. pro všechna

Pro bodový odhad při základním krigování by soustava rovnic v maticovém tvaru vypadala následovně:

a jiné elektronické přístroje včetně mobilů. Pracujte samostatně. Povolen je 1 list A4 vlastnoručně psaných poznámek k předmětu...

Kotel na dřevní štěpku



Vícekriteriální hodnocení variant metody

ILUSTRAÈNÍ TEST LIBERECKÝ KRAJ

Systematická tvorba jízdního řádu 2. cvičení

Semestrální projekt. Vyhodnocení přesnosti sebelokalizace VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií

Zajištění vyhotovení propagačních brožur

Inflace. Makroekonomie I. Inflace výpočet pomocí CPI, deflátoru. Téma cvičení. Osnova k teorii inflace. Vymezení podstata inflace

Přehled učiva matematiky 7. ročník ZŠ

Interpolace, ortogonální polynomy, Gaussova kvadratura

Registrační číslo Hodnocení - část A Hodnocení - část B Hodnocení - část A+B

Jazyk matematiky Matematická logika Množinové operace Zobrazení Rozšířená číslená osa

SBÍRKA ZÁKONŮ. Ročník 2015 ČESKÁ REPUBLIKA. Částka 169 Rozeslána dne 31. prosince 2015 Cena Kč 151, O B S A H :

VYHLÁŠKA o způsobu stanovení pokrytí signálem zemského rozhlasového vysílání šířeného ve vybraných kmitočtových pásmech Vymezení pojmů

Pořízení lesnické techniky na zpracování a manipulaci s dřevní hmotou na území Hartmanic

1. Tři shodné obdélníky jsou rozděleny různými způsoby. První je rozdělen na 4 shodné části, poslední obdélník na 6 shodných částí.

Změna Územního projektu zóny Jižní svahy, Hradec Králové č.1

MATEMATIKA základní úroveň obtížnosti

skladbu obou směsí ( v tunách komponenty na 1 tunu směsi):

Logistické služby. Přehled logistických služeb Charakteristika logistických služeb Princip systému Kanban Systém zavedení a řízení logistiské služby

Kritéria pro hodnocení 1. výzvy k programu podpory OP PIK OZE (Kombinovaná výroba elektřiny a tepla z biomasy)

Modely teorie grafů, min.kostra, max.tok, CPM, MPM, PERT

Kontrolní hodnoty, ceny tepelné energie a energetické ukazatele

Regresní a korelační analýza

EKONOMICKO-MATEMATICKÉ METODY

Úloha č. 4 Kapacitní posouzení neřízené průsečné úrovňové křižovatky

Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně

1.1 Typy úloh LP. Klíčová slova: úlohy LP, formulace modelu. 1. Formulace ekonomického modelu.

Diskrétní rozdělení Náhodná veličina má diskrétní rozdělení pravděpodobnosti, jestliže existuje seznam hodnot

B a k a l ářská práce

Seminární práce k předmětu Didaktika matematiky. Téma práce: Aplikační matematické úlohy

Numerické řešení diferenciálních rovnic

Penzijní plán č. 2 Spořitelního penzijního fondu, a.s.

4EK212 Kvantitativní management. 2. Lineární programování

Přednáška/praktické cvičení studentů

KAPITOLA 2.4 LÁTKY OHROŽUJÍCÍ ŽIVOTNÍ PROSTŘEDÍ (VODNÍ PROSTŘEDÍ)

MINISTERSTVO ŠKOLSTVÍ, MLÁDEŽE A TĚLOVÝCHOVY. Učební osnova předmětu MATEMATIKA. pro studijní obory SOŠ a SOU (13 15 hodin týdně celkem)

Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady

VÝBĚR NEJVHODNĚJŠÍ HOSPODY

Nemocnice České Budějovice, a.s. České Budějovice, B. Němcové 585/54, PSČ

2015 Informace o nakládání s reprodukčním materiálem lesních dřevin

NEJČASTĚJŠÍ CHYBY A PASTI PŘI VÝPOČTU ROZPTYLOVÝCH STUDIÍ z pohledu tvůrce rozptylových studií. Lenka Janatová

Tabulkový procesor základní formátování a další základní operace VY_32_INOVACE_0105_0201 Vzorce, podmínky, odkazy Anotace

Metody síťové analýzy

. Určete hodnotu neznámé x tak, aby

Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta managementu v Jindřichově Hradci. D i p l o m o v á p r á c e. Bc. Kateřina Ryšavá

Optimalizace aeračních účinků na kaskádách Ing. Tomáš Adler VODING HRANICE, spol. s r.o.

Technická data Platná pro modelový rok Nový Caddy

VŠB Technická univerzita Ostrava BIOSTATISTIKA

Bayesovská klasifikace digitálních obrazů

FAKULTA EKONOMICKÁ ZČU PLZEŇ. Katedra ekonomie a financí. Mikroekonomie cvičení 8

Výfukové svody 4 do 1 pro Kawasaki GPZ 600R

NÁVRH PROJEKTU IMPLEMENTACE INFORMAČNÍHO SYSTÉMU

Náklady v podniku. členění nákladů analýza bodu zvratu

Matematika III. 4. října Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Matematika III

Neuronové časové řady (ANN-TS)

Laminování těsta a produkce výrobků z těsta

JIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH Ekonomická fakulta DIPLOMOVÁ PRÁCE Bc. Lucie Hlináková

Katedra informatiky, Univerzita Palackého v Olomouci. 27. listopadu 2013

Transkript:

FAKULTA INFORMATIKY A MANAGEMENTU UNIVERZITA HRADEC KRÁLOVÉ MOV 1 SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Vypracoval: Lenka Novotná Studijní obor: K-Informační management Emailová adresa: lenka.novotna.1@uhk.cz Datum vypracování: Březen 2013

1 Obsah 1 Obsah... 2 2 Optimalizační úloha úloha výrobního plánování... 3 2.1 Ekonomický model... 3 2.2 Matematický model... 4 2.3 Řešení pomocí optimalizačního systému Lingo... 4 2.4 Interpretace získaných výsledků... 6 3 Maximalizační úloha LP... 7 4 Neorientovaný graf... 9 5 Orientovaný graf (metoda CPM)... 10 6 Exponenciální model... 12 7 Vícekriteriální hodnocení variant... 13 2

2 Optimalizační úloha úloha výrobního plánování 2.1 Ekonomický model Malá soukromá firma se zabývá ruční výrobou hraček z přírodního materiálu. Plánuje uvést na trh pět nových hraček a to vláček, autíčko, traktor, kombajn a popelářské auto. Výroba uvedených hraček zahrnuje fázi hrubé opracování dřeva, broušení, montáž a barvení. Cílem je naplánovat měsíční výrobu tak, aby přinesla co největší zisk. Hračka/ Hrubé Broušení Prodejní Typ Montáž Barvení Fáze výroby opracování cena v Kč omezení Mašinka 2,0 1,2 1,5 2,1 230 Min. 100 Autíčko 1,5 1,0 1,2 1,1 200 Traktor 1,8 1,1 1,7 1,8 250 Min. 150 Kombajn 1,6 1,3 1,6 1,0 280 Max. 80 Popeláři 1,8 1,1 1,5 1,4 240 Max. 60 Max. hod/měsíc 5000 3500 4500 4500 Mašinka: na jednotlivé fáze výroby jsou zapotřebí jednotky času 2,0; 1,2; 1,5; a 2,1. Prodejní cena je 230,- Kč/ks. S odběrateli jsou již uzavřené objednávka na 100 ks. Autíčko: na jednotlivé fáze výroby jsou zapotřebí jednotky času 1,5; 1,0; 1,2 a 1,1. Prodejní cena je 200,- Kč/ks. Traktor: na jednotlivé fáze výroby jsou zapotřebí jednotky času 1,8; 1,1; 1,7 a 1,8. Prodejní cena je 250,- Kč. S odběrateli jsou již uzavřené objednávky na 150 ks. Kombajn: na jednotlivé fáze výroby jsou zapotřebí jednotky času 1,6; 1,3; 1,6 a 1,0. Prodejní cena je 280,- Kč. Z důvodu skladových zásob sekacího zařízení ke kombajnu, je množství omezeno na max. 80 ks. Popeláři: na jednotlivé fáze výroby jsou zapotřebí jednotky času 1,8; 1,1; 1,5 a 1,4. Prodejní cena je 240,- Kč/ks. Z důvodu zvedacího zařízení u popelářského auta je množství omezeno na 60 ks. 3

2.2 Matematický model Proměnné: x 1, x 2, x 3, x 4, x 5. Účelová (kriteriální) funkce: z = 230*x 1 + 200*x 2 + 250*x 3 + 280*x 4 + 240* x 5. (maximalizace zisku) Vlastní omezení: Hrubé opracování 2,0*x 1 + 1,5*x 2 + 1,8*x 3 + 1,6*x 4 + 1,8*x 5 <= 5000 ; Broušení 1,2*x 1 + 1,0*x 2 + 1,1*x 3 + 1,3*x 4 + 1,1*x 5 <= 3500 ; Montáž 1,5*x 1 + 1,2*x 2 + 1,7*x 3 + 1,6*x 4 + 1,5*x 5 <= 2500 ; Barvení 2,1*x 1 + 1,1*x 2 + 1,8*x 3 + 1,0*x 4 + 1,4*x 5 <= 4500. Mašinka x 1 >= 100 Traktor x 2 >= 150 Kombajn x 4 <= 80 Popeláři x 5 <= 60 Omezení nezápornosti: x 1 >= 0 x 2 >= 0 x 3 >= 0 x 4 >= 0 x 5 >= 0. 2.3 Řešení pomocí optimalizačního systému Lingo Zadaní v sytému Lingo bez podmínky celočíselnosti 4

Zadání v systému Lingo s podmínkou celočíselnosti Výsledek bez podmínky celočíselnosti 5

Výsledek s podmínkou celočíselnosti 2.4 Interpretace získaných výsledků Optimální řešení zadané úlohy získané pomocí systému Lingo je následující: Maximální zisk 684. 650,- Kč, při následující kombinaci výroby: Mašinka 100 ks, což je minimální potřebné množství, na které existující uzavřené objednávky. Autíčko 1.155 ks, neomezenost výroby, významný produkt pro výrobu z důvodu ceny. Traktor 1.633 ks, což je o 1483 ks více než jsou uzavřené objednávky, významný produkt pro výrobu z důvodu ceny. Kombajn 80 ks, což je maximální množství z důvodu skladových zásob sekacího zařízení ke kombajnu. Popelářské auto 0 ks. Tento produkt není výhodné vyrábět a to z důvodu jeho ceny. 6

Z výsledků bez podmínky celočíselnosti získáváme informace o využitých/nevyužitých časových kapacitách. Pro fáze výroby (proměnné) opracování a barvení byla využita veškerá časová kapacita. U fáze broušení nebylo využito 324,6389 hodin, u fáze montáž zůstává nevyužito 59,80556 hodin. Dle redukovaných cen bychom cenu popelářského auta museli zvýšit o 1,667 Kč, aby se vyplatilo tento výrobek vyrábět. Stínové ceny. Jedno opracování výrobku se podílí na zisku částkou 118,0556 Kč, jedno barvení výrobku se podílí na zisku částkou 20,83333 Kč. Na fáze výroby broušení a montáž je dostatek času, z toho důvodu nemají na výrobu vliv. 3 Maximalizační úloha LP Vymyslete si sami zadání maximalizační úlohy lineárního programování 2 strukturní proměnné a alespoň 3 omezující podmínky tak, aby množina přípustných řešení měla alespoň 5 krajních bodů. Zadání stačí vymyslet numericky, nemusí být k tomu věcná interpretace. Nalezněte graficky optimální řešení této úlohy. Dále vypočtěte souřadnice všech krajních bodů a vypočtěte hodnoty účelové funkce pro tyto krajní body. X 1 X 2 Omezení Funkce: Optimální řešení: K1 2 2 60 60 X 1 X 2 K2 2 4 80 80 20 10 K3 0 3 48 30 Zisk 50 62 1620 Údaje získány pomocí řešitele. Celková spotřeba: Účelová funkce: Podmínka nezápornosti: K1: 2x 1 +2x 2 <=60 MAX: z = 50x 1 +62x 2 = 0 x 1 0, x 2 1 K2: 2x 1 +4x 2 <=80 K3: 3x 2 <=48 Řešení proměnné zbytek (+) / nedostatek (-) Zisk MAX X1 X2 K1 K2 K3 řešení 1 0 0 60 80 48 0 řešení 2 0 16 28 16 0 992 řešení 3 30 0 0 20 48 1500 řešení 4 20 10 0 0 18 1620 řešení 5 8 16 12 0 0 1392 7

Grafické znázornění: Hodnota účelové funkce je 1620,- Kč. Optimální řešení je znázorněno přímkou Z = Max, maximum účelové funkce je v bodě C. Citlivostní zpráva Měněné buňky Konečná Redukovaný Buňka Název hodnota Gradient $F$3 K1 X1 20 0 $G$3 K1 X2 10 0 Omezující podmínky Buňka Konečná Lagrangeův Název hodnota multiplikátor $E$3 K1 60 19 $E$4 K2 80 6 $E$5 K3 30 0 8

4 Neorientovaný graf Hodnoty uzlů vypočítáme postupně dle pravidel tk = mini,j (ti + yij), kdy k=2,3,4,5,6,7, i=index uzlů, pro něž hodnotu ti známe a j je index uzlů, pro které tj neznáme, ale z uzlu i vede do uzlu j hrana s ohodnocením Yij. Hodnoty t znamenají délku nejkratší cesty z uzlu 1. i 1 2 3 4 5 6 7 i 1 2 3 4 5 6 7 t 0 t 0 7 j(y ij ) 2(7) 3(4) 2(4) 2(6) 2(2) 3(4) j(y ij ) 2(7) 3(4) 2(4) 2(6) 2(2) 3(4) 3(12) 4(6) 4(12) 3(12) 4(14) 4(9) 3(12) 4(6) 4(12) 3(12) 4(14) 4(9) 5(2) 6(4) 5(14) 6(6) 5(6) 5(2) 6(4) 5(14) 6(6) 5(6) 6(9) 7(6) 7(14) 6(9) 7(6) 7(14) i 1 2 3 4 5 6 7 i 1 2 3 4 5 6 7 t 0 7 11 t 0 7 11 13 j(y ij ) 2(7) 3(4) 2(4) 2(6) 2(2) 3(4) j(y ij ) 2(7) 3(4) 2(4) 2(6) 2(2) 3(4) 3(12) 4(6) 4(12) 3(12) 4(14) 4(9) 3(12) 4(6) 4(12) 3(12) 4(14) 4(9) 5(2) 6(4) 5(14) 6(6) 5(6) 5(2) 6(4) 5(14) 6(6) 5(6) 6(9) 7(6) 7(14) 6(9) 7(6) 7(14) i 1 2 3 4 5 6 7 i 1 2 3 4 5 6 7 t 0 7 11 13 9 t 0 7 11 17 9 15 15 j(y ij ) 2(7) 3(4) 2(4) 2(6) 2(2) 3(4) j(y ij ) 2(7) 3(4) 2(4) 2(6) 2(2) 3(4) 3(12) 4(6) 4(12) 3(12) 4(14) 4(9) 3(12) 4(6) 4(12) 3(12) 4(14) 4(9) 5(2) 6(4) 5(14) 6(6) 5(6) 5(2) 6(4) 5(14) 6(6) 5(6) 6(9) 7(6) 7(14) 6(9) 7(6) 7(14) Výsledek nejkratších cest grafu je popsán následující tabulkou: 9

5 Orientovaný graf (metoda CPM) Výpočet kritické cesty pomocí minimálně možné cesty provádíme z výchozího uzlu 1 do koncového uzlu 7. Výpočet má 3-4 fáze. 1. Fáze Výpočet nejdříve možných začátků a konců provádění činností. Vzorec: t j0 = max i (t i0 + y ij). 0 kde t 1 = 0 (výchozí hodnota uzlu 1) y ij je doba činnosti z uzlu i do uzlu j. Hodnota T = t 70 je nejkratší možná doba, za jakou můžeme projekt uskutečnit (délka nejdelší cesty z uzlu 1 do uzlu 7), v níže uvedeném příkladě je T=47. 10

2. Fáze Nejpozději přípustné začátky a konce provádění činností. Vzorec: t j1 = min i (t i1 + y ij). i = 7, t 7 1 = 0 (výchozí hodnota uzlu 7) y ij je doba činnosti z uzlu i do uzlu j. 3. Fáze Jedná se o výpočet celkových časových rezerv. To je rozdíl mezi nejpozději přípustným koncem, nejdříve možným začátkem a dobou trvání činnosti podle vzorce CR ij = T 1 j t 0 i y ij. Časové rezervy jsou uvedeny v závorkách u jednotlivých dob činností. Kritická cesta je znázorněna červenou barvou. Jedná se o posloupnost činností, jejichž hodnota rezervy je nulová, tedy minimální. Kritická cesta je 1-3-4-5-6-7. Doba trvání je 58 časových jednotek. 11

4. Fáze Rozvržení činností 6 Exponenciální model Model hromadné obsluhy M/M/1 s parametry: 1 pracovnice, DD/2 = 14 turistů za hodinu (intervaly mezi příchody jsou exponenciálně rozděleny). Doba obsluhy průměrně 3 minuty exponenciální rozdělení. Vypočítat: Průměrný počet jednotek v systému a ve frontě Průměrný čas stráveny v systému a ve frontě Pravděpodobnost, že ve frontě budou 3 a více turistů. = 14 počet příchodů za časovou jednotku (hod) 1/ = 1/14 = 0,07 střední doba mezi příchody v hod 4,285 střední doba mezi příchody v min 0,05 střední doba obsluhy v hod 3 střední doba obsluhy v min = 1/0,05= 20 počet odbavených turistů za hod Průměrný počet jednotek v systému (N) N = T = / ( - ) N = 2,33 hod Průměrný počet jednotek ve frontě (N f ) N f = T f = 2 / ( - ) N f = 1,63 hod Průměrný čas strávený v systému T = 1 / ( - ) T = 0,166 hod 12

Průměrný čas strávený ve frontě T f = T (1 / ) = / ( - ) T f = 0,116 hod Pravděpodobnost, že ve frontě budou 3 a více turistů P = / < 1 podmínka stabilizace (0,7 < 1) = splňuje podmínku. V centru bude 1 turista u přepážky a 3 a více ve frontě. N > = 4 p = / - 0,7 (pravděpodobnost, že v systému je alespoň jeden požadavek. P n = p0 p n = (1 p) * p n (pravděpodobnost, že jeden požadavek je obsluhován a (n-1) je ve frontě. Pravděpodobnost, že ve frontě budou 3 a více turistů je 0,23 až 0,24 %. 7 Vícekriteriální hodnocení variant Cílem je výběr automatické pračky. Následující tabulka zobrazuje modely. U každé pračky hodnotíme největšími váhami cenu, poté spotřebu energie a vody, dále pak hlučnost a v poslední řadě počet otáček za minutu při procesu odstřeďování a náplň prádla. Údaje jsou převzaty z nabídky firmy Electroworld. Y zadání: Výrobce Cena (v Kč) energie (kw/rok) vody (l/rok) Hlučnost (db) Počet otáček /min Náplň (kg) MIN/MAX MIN MIN MIN MIN MAX MAX Váhy 8 7 7 6 5 5 Candy 5 999 196 8900 57 1200 6 AEG 9 999 167 8999 59 1400 7 Whirpool 6 999 147 8200 59 1200 6 Eletrolux 7 999 167 8790 57 1400 6 LG 5 888 165 7980 59 1200 5 Bosch 7 999 152 8900 59 1200 4,5 13

Y max: Výrobce Cena (v Kč) energie (kw/rok) vody (l/rok) Hlučnost (db) Počet otáček /min Náplň (kg) min/max max* max* max* MIN MAX MAX Váhy 8 7 7 6 5 5 Candy 4 000 0 99 57 1200 6 AEG 0 29 0 59 1400 7 Whirpool 3 000 49 799 59 1200 6 Eletrolux 2 000 29 209 57 1400 6 LG 4 111 31 1019 59 1200 5 Bosch 2 000 44 99 59 1200 4,5 Transformace vah na jednotkový součet (součet původních vah 38): Váhy původní 8 7 7 6 5 5 Váhy transformované 0,211 0,184 0,184 0,158 0,132 0,132 Přepočtení vah: Výrobce Cena (v Kč) energie (kw/rok) vody (l/rok) Hlučnost (db) Počet otáček /min Náplň (kg) min/max max* max* max* MIN MAX MAX Váhy 0,211 0,184 0,184 0,158 0,132 0,132 Candy 0,973 0,000 0,097 0 0 0,6 AEG 0,000 0,592 0,000 1 1 1,0 Whirpool 0,730 1,000 0,784 1 0 0,6 Eletrolux 0,486 0,592 0,205 0 1 0,6 LG 1,000 0,633 0,097 1 0 0,2 Bosch 0,486 0,898 0,097 1 0 0,0 14

Výsledek hodnocení metody váženého součtu: Výrobce Cena (v Kč) energie (kw/rok) vody (l/rok) Hlučnost (db) Počet otáček /min Náplň (kg) min/max max* max* max* MIN MAX MAX Váhy 0,211 0,184 0,184 0,158 0,132 0,132 u (Xi) Candy 0,205 0,000 0,018 0,000 0,000 0,079 0,302 AEG 0,000 0,109 0,000 0,158 0,132 0,132 0,530 Whirpool 0,154 0,184 0,144 0,158 0,000 0,079 0,719 Eletrolux 0,102 0,109 0,038 0,000 0,132 0,079 0,460 LG 0,211 0,117 0,018 0,158 0,000 0,026 0,529 Bosch 0,102 0,165 0,018 0,158 0,000 0,000 0,444 Jako nejlepší byla vyhodnocena pračka od firmy následuje poté dále pak Whirpool, AEG, LG, Eletrolux předposlední Bosch a poslední Candy; (čím více se číslo blíží 1, tím produkt více vyhovuje zvoleným vahám podmínek). 15