Актуальность и цели. Применение экспертной системы позволяет аккумулировать знания обслуживающего персонала и экспертов о причинах отказов и результатах их устранения, что сократит время восстановления автоматических станочных модулей и соответственно повысит коэффициент готовности Это обусловливает актуальность данной работы. Материал и методы. Разработанная методика построения модели базы знаний экспертной системы поддержки процесса диагностирования автоматических станочных модулей учитывает их иерархическую структуру в виде подсистем различного уровня при построении всех компонентов системы (информационную универсальность, возможность расширения и внутреннюю совместимость компонент), обеспечивает на основе выявленных в условиях эксплуатации причинно-следственных связей между отказами и восстановлениями модулей и экспертной обработки данных методом парных сравнений формирование рекомендаций по устранению нарушений процесса функционирования модулей. Для формирования базы знаний предложено применение объектно ориентированной модели для формализации фактов, позволяющей отобразить объекты предметной области и связи между ними, и продукционной модели для формализации процедурных знаний (правил), обеспечивающих более гибкую организацию работы механизма вывода. Результаты. Проанализированы и структурированы данные об отказах автоматических станочных модулей. Построена база знаний экспертной системы, включающая декларативную компоненту в виде объектно ориентированной модели, которая содержит знания о подсистемах модуля, параметрах диагностирования, информацию об отказах подсистем и способах их устранения, и процедурную компоненту в виде продукционной модели, содержащую комплекс правил, используемых для обработки декларативных знаний, что обеспечивает формирование сообщений о неисправном функциональном блоке в той или иной подсистеме модуля. Выводы. Представленная модель базы знаний поддержки процесса диагностирования автоматических станочных модулей отражает процесс решения задачи при определении причин неисправностей на основе анализа диагностической информации и учитывает иерархическую структуру и алгоритм диагностирования.