В статье предлагается использовать дополнительную информацию от лица, принимающего решения (ЛПР), для устранения критериев неопределенности при принятии решений в рамках полуструктурированных задач, которые характеризуются неполной информацией, многочисленными качественными и количественными критериями отбора. Эта информация представлена производственными моделями и обрабатывается с использованием методов теории планирования эксперимента и параметрических нечетких измерений. Суть предлагаемой методологии заключается в обмене идеями словесного анализа решений (простой и сложной базовой ситуации опроса) и процедурах доведения качественных показателей данных до количественных, основанных на использовании математического аппарата теории нечетких множеств, отношений и мер и теории планирования эксперимента. Параметрическая нечеткая мера была построена для того, чтобы уменьшить количество вызовов ЛПР в процессе экспертного опроса и контроль согласованности его высказываний в наборе правил производства, которые представляют основную ситуацию обследования. Эта параметрическая нечеткая мера позволяет вычислить предпочтения DM по критериям для достижения цели, установленной для принятия управленческих решений.