W systemach eksperckich powłoki systemu eksperckiego to oprogramowanie zawierające interfejs, silnik wnioskowania i sformatowany szkielet bazy wiedzy. Zasadniczo powłoka systemu eksperckiego to pusta miska, którą należy wypełnić elementami wiedzy eksperckiej, które silnik wnioskowania może przetwarzać dla użytkowników. Systemy eksperckie to aplikacje komputerowe, które zapewniają pomoc w rozwiązywaniu określonych problemów, do których użytkownik może potrzebować, aby rozwiązać, na przykład trudności w działaniu oprogramowania narzędziowego. Inżynier wiedzy używałby tej powłoki do rozwijania bazy wiedzy i dostosowywania jej do potrzeb konkretnej bazy użytkowników użytkowników. Zostałby dostosowany, aby wziąć dane wejściowe użytkownika i zinterpretować te informacje w repozytorium danych i, przez porównanie, zlokalizować pasujące informacje, które mogą pomóc w poprowadzeniu użytkownika do rozwiązania.
Wraz z informacjami kontrolnymi, które są zdeponowane w bazie wiedzy, istnieją definicje reguł i atrybutów, które regulują udostępnianie informacji użytkownikom. Baza wiedzy jest zbudowana ze stwierdzeń ekspertyzy, które naśladują proces analizy eksperta-człowieka w poszukiwaniu wystarczającej wiedzy do osiągnięcia rozwiązania. Powłoki systemów eksperckich muszą zapewniać możliwości wzmocnienia pracy inżyniera wiedzy przy opracowywaniu bazy wiedzy, która może działać jako system ekspercki czasu rzeczywistego. W takim systemie eksperckim podstawą może być ciągła zmiana danych poprzez usuwanie lub dodawanie danych, ponieważ systemy przemysłowe, sieci, sprzęt i systemy oprogramowania zmieniają się w czasie. Ta ciągła zmiana danych wprowadzanych z innych systemów zarządzania nie może osłabiać zdolności rozumowania bazy na tym samym poziomie eksperckim, niezależnie od zmian.
Powłoki systemów eksperckich zapewniają nagie kości do imitowania ludzkiego rozumowania eksperckiego w metodach reguł znanych jako łańcuchowanie w przód i łańcuchowanie wsteczne. Tworzenie łańcuchów w przód w tych powłokach umożliwia pobieranie danych od użytkownika i używanie reguł silnika wnioskowania w celu zlokalizowania większej liczby danych w odniesieniu do tych informacji, dopóki nie będzie wystarczającej ilości informacji do sformułowania wniosków. Ponieważ początkowe otrzymane dane są tym, co kieruje wyszukiwaniem, ta metoda jest nazywana metodą opartą na danych. Aplikacja ilustrująca tę metodę łączenia w przód może zbadać możliwości rozmieszczenia komponentów w komputerze w celu uzyskania najlepszego rozmieszczenia komponentów.
Łańcuchy wsteczne zbierają dane tylko wtedy, gdy są potrzebne, gdy baza wiedzy jest przeszukiwana w ramach konsultacji. Ma na celu znalezienie wartości dla C i przyczyn wstecznych, aby odkryć wartość A i B, które zawierają wartość celu C. Ta metoda wnioskowania z obecnych danych do wcześniejszych danych, które były podstawą obecnych danych, nazywa się celem- napędzana metoda. Aplikacja ilustrująca reguły wnioskowania powłoki systemu eksperckiego może obejmować wprowadzenie przez lekarza bieżącego zestawu symptomów w celu uzyskania informacji o tych samych lub podobnych symptomach w informacjach tła z konkretnego systemu eksperckiego diagnostyki medycznej.
Wiedza wywnioskowana jest zdobywana poprzez badanie istniejących faktów w celu uzyskania prawdopodobnych nowych informacji. Jest to proces rozumowania, który zamieszkuje silnik wnioskowania w powłokach systemów eksperckich. Ten proces inicjuje łańcuchowanie w przód lub w tył w systemach eksperckich opartych na regułach. Reguły wnioskowania, które budują silniki wnioskowania w powłokach systemów eksperckich, składają się z warunkowych klauzul „if” i klauzul „then” w instrukcjach rozstrzygających, które ułatwiają prowadzenie kroków. Te kroki mogą dotyczyć między innymi usług finansowych, zasobów ludzkich i obsługi kredytów hipotecznych, aby spróbować odkryć praktyczne zasady jako prawdopodobne zalecenia, gdy ostateczna odpowiedź nie jest możliwa.