Artykuł przedstawia metodologię tworzenia systemów wspierających optymalne podejmowanie decyzji przy wyborze parametrów procesów produkcyjnych i narzędzi, z punktu widzenia minimalizacji skłonności do powstawania wad produktów. Opracowany system doradczy opiera się na dwóch kluczowych filarach: przeszukiwaniu bazy danych wyodrębnionej z bazy firmy oraz modelu uzyskanego z tych samych danych. Model ten służy do wyodrębnienia bazy roboczej z oryginalnej bazy przedsiębiorstwa i skonfigurowania algorytmu wyszukiwania. Artykuł najpierw omawia charakterystykę typowych danych rejestrowanych w procesie produkcyjnym i przedstawia dane wykorzystane w niniejszej pracy. Następnie przedstawiono różne ogólne koncepcje budowy systemu doradczego oraz uzasadnienie wyboru systemu łączącego podejście bazodanowe z modelowaniem opartym na uczeniu maszynowym. Zaprezentowano podstawy systemu dedykowanego procesowi wytłaczania aluminium, a następnie implementację systemu, w tym przykłady jego funkcjonowania. Opracowany system nie tylko umożliwia podejmowanie decyzji na podstawie zarejestrowanych przypadków i ukrytych zależności wykrytych przez modele w procesie produkcyjnym, ale także pomaga identyfikować przyczyny problemów. Może również pomóc zwrócić uwagę na krytyczne parametry produktu z punktu widzenia jego wytwarzania.