Продукционная модель в силу своей простоты получила наиболее широкое распространение. В этой модели знания представляются в виде совокупности правил типа «ЕСЛИ-ТО». Системы обработки знаний, использующие такое представление, получили название продукционных систем. В состав ЭС продукционного типа входят база правил (знаний), рабочая память и интерпретатор правил (решатель), реализующий определенный механизм логического вывода. Любое продукционное правило, содержащееся в БЗ, состоит из двух частей: антецендента и консеквента. Антецедент предста вляет собой посылку правила (условную часть) и состоит из элементарных предложений, соединенных логическими связками И, ИЛИ. Консеквент (заключение) включает одно или несколько предложений, которые выражают либо некоторый факт, либо указание на определенное действие, подлежащее исполнению. Продукционные правила принято записывать в виде АНТЕЦЕДЕНТ-КОНСЕКВЕНТ.

Примеры продукционных правил:

ЕСЛИ «двигатель не заводится» И «стартер двигателя не работает», ТО «неполадки в системе электропитания стартера»;
ЕСЛИ «животное имеет перья», ТО «животное – птица».
Антецеденты и консеквенты правил формируются из атрибутов и значений, например:

Любое правило состоит из одной (или нескольких) пары атрибут-значение. В рабочей памяти продукционной системы хранятся пары атрибут-значение, истинность которых установлена в процессе решения конкретной задачи к некоторому текущему моменту времени. Содержимое рабочей памяти изменяется в процессе решения задачи. Это происходит по мере срабатывания правил. Правило срабатывает, если при сопоставлении фактов, содержащихся в рабочей памяти, с антецедентом анализируемого правила имеет место совпадение, при этом заключение сработавшего пр� �вила заносится в рабочую память. Поэтому в процессе логического вывода объём фактов в рабочей памяти, как правило, увеличивается (уменьшаться он может в том случае, если действие какого-нибудь правила состоит в удалении фактов из рабочей памяти). В процессе логического вывода каждое правило из базы правил может сработать только один раз.

При описании реальных знаний конкретной предметной области может оказаться недостаточным представление фактов с помощью пар атрибут-значение. В этом случае отдельная сущность предметной области рассматривается как объект, а данные, хранящиеся в рабочей памяти, показывают значения, которые принимают атрибуты этого объекта.

Примеры триплетов:
Собака – кличка – Граф;
Собака – порода – ризеншнауцер;
Собака – окрас – чёрный.

Одним из преимуществ такого представления знаний является уточнение контекста, в котором применяются правила. Например, правило, относящееся к объекту «собака», должно быть применимо для собак с любыми кличками, всех пород и окрасок. С введением триплетов правила из базы правил могут срабатывать более одного раза в процессе одного логического вывода, поскольку одно правило может применяться к различным экземплярам объекта (но не более одного раза к каждому экземпляру).

Существуют два типа продукционных систем – с прямыми и обратными выводами. Прямые выводы реализуют стратегию «от фактов к заключениям». При обратных выводах выдвигаются гипотезы вероятностных заключений, которые могут быть подтверждены или опровергнуты на основании фактов, поступающих в рабочую память. Существуют также системы с двунаправленными выводами.

Основные достоинства продукционных систем связаны с простотой представления знаний и организации логического вывода. К недостаткам систем продукций можно отнести следующее:

• Отличие от структур знаний, свойственных человеку;
• Неясность взаимных отношений правил;
• Сложность оценки целостного образа знаний;
• Низкая эффективность обработки знаний.

При разработке небольших систем (десятки правил) проявляются в основном положительные стороны систем продукций, однако при увеличении объёма знаний более заметными становятся слабые стороны.