Наведено підхід щодо створення автоматизованих систем інтерпретації аварійних ситуацій у промисловості, застосований на методах штучного інтелекту. Розглянуто моделі представлення та інтерпретації фрагментів ситуацій на основі нечіткої математики.

Запропоновано метод декомпозиції виробничої ситуації на елементарні фрагменти, організовані у деревоподібну структуру, що дозволяє побудувати модель інтерпретації даних у вигляді висхідного процесу обчислень значень фрагментів ситуації. Наведено модель представлення й інтерпретації елементарного фрагмента як внутрішню та зовнішню моделі. За цього внутрішня модель забезпечує універсальність обчислень значень повної систуації, а зовнішня - універсальність відображення фрагментів ситуації на мнемосхемі. Уперше запропоновано формалізацію на базі нечіткої математики процесу прийняття людиною рішення з використанням глибинних знань за умов неповної інформатизації, відомого у когнітивній психології як теорії логогена Мортона. Логоген запропоновано як універсальну модель інтерпретації даних на підставі глибинних знань. Розроблено модель реального часу, що інтегрує на базі єдиної моделі логогена інтерпретацію різнорідних за фізичною природою даних: дискретних і безперервних сигналів від датчиків для контролю виробничих параметрів, вербального опису ситуації від терміналів, одержаних за результатом спостереження людиною-оператором, а також інтегрує числові дані від приладів контролю якості продукції, звукові дані про виробничі шуми.