Цель – повышение качества поверхности деталей тел вращения, которые изготовлены из закаленных сталей, в ходе обработки на токарных станках с числовым программным управлением. Объектом исследования является шероховатость поверхности деталей. В процессе исследования были использованы методы системного анализа и синтеза систем, искусственных нейронных сетей, нечеткой логики, организации эксперимента, обработки результатов эксперимента. Разработана декомпозиционная схема структуры экспертной системы, позволяющая сформулировать требования к будущей экспертной системе мониторинга и прогнозирования параметров шероховатости. В результате исследований установлено, что используемые в практике модели описания взаимосвязи между параметрами качества поверхности деталей и технологическими режимами, которые применяются при технологическом обеспечении шероховатости, дают высокую погрешность (более 20%). Обоснована возможность применения моделей, которые основаны на искусственном интеллекте и содержат в своем составе нейросетевые блоки и устройства принятия решений, построенные на базе нечеткой логики. Показано, что такое сочетание дает возможность индивидуальной настройки системы на обработку деталей определенной номенклатуры, а также более корректной оценки наступления катастрофического износа режущего инструмента. Доказано, что нейронечеткая модель имеет погрешность не более 10%, что значительно ниже, чем при использовании спектральных или корелляционных моделей. В результате тестовых испытаний экспертной системы мониторинга и прогнозирования параметров шероховатости установлено, что разброс диапазона шероховатости по мере износа инструмента в 2,5 раза меньше, чем без нее. Таким образом, использование разработанной системы позволяет более корректно оценивать износ режущего инструмента и определять наступление предельного состояния.