Abstrakt
	Proces výroby ocele pozostáva z výroby surového železa, tavenej ocele v kyslíkovej peci, odlievania do blokov a pod. Použitie klasických metód riešenia problémov spojených s výrobou ocele naráža v súčasnosti na celý rad problémov, nedostatkov, obmedzení. Zavedenie expertného systému ako významnej aplikačnej oblasti umelej inteligencie prináša preklenutie mnohých problémov hlavne v súvislosti s narastajúcim množstvom pravidiel a obmedzení, ktoré sprevádzajú túto výrobu v procese jej riadenia. Zvlášť aktuálne sú požiadavky na odozvy v reálnom ease.  Problémy sa vyskytujú na rôznych úrovniach a v rôznych krokoch procesu výroby ocele (kontinuálne odlievanie, žíhanie, valcovanie, rezanie a pod.), čo si vyžaduje koordináciu všetkých zainteresovaných zložiek, aby sa udržala optimálna produkcia. 
	Problém je definovaný určovaním aké zdroje priradiť ku každému produktu a aký proces a v ktorom čase tomu zodpovedá. Tieto priradenia musia spĺňať obmedzenia zariadenia, ktoré sú vo všeobecnosti v tvare pravidiel. Pravidlá sú odvodené z prevádzkových skúseností so zariadením a často sa menia v súvislostí so získavaním ďalších skúseností. Takto sa stáva tento problém problémom splnenia existujúcich ohraničení. Expertný systém je pravidlový. Pravidlá sú konštruované na základe teórie fuzzy množín, ktorá prináša novú kvalitu do procesov rozhodovania pri výrobe ocele. Umožňujú pracovať s neistými, nejednoznačnými, neúplnými, vágnymi informáciami o procese. Tieto informácie a znalosti majú hierarchickú povahu. Pôsobnosť znalostí pokrýva škálu od všeobecných a široko použiteľných znalostí ku špeciálnym, úzko použiteľným, od deskriptívnych znalostí k preskriptívnym. Platnosť znalostí sa pohybuje od istého k neistému. Samotné znalosti v danom expertnom systéme o riešenom probléme procesu výroby ocele sú jednak popisné (charakterizujú problémovú oblasť), jednak klasifikačné (rozhodujú o príslušnosti do tried). Osobitnú skupinu tvoria riadiace znalosti, na základe ktorých sa určuje kedy a ako aplikovať popisné a klasifikačné znalosti. 
	Lingvistické fuzzy pravidlá dokonalejšie korešpondujú s reálnym opisom skutočností, čo vedie k skvalitneniu rozhodovacieho procesu expertného systému.