Wissensentdeckung im Kontext der Produktionssimulation Die diskrete Simulation stellt eine wichtige und etablierte Methode zur Untersuchung des dynamischen Verhaltens von komplexen Produktions und Logistiksystemen dar. Sie ist daher zur Planung Steuerung und Kontrolle solcher Systeme unerlässlich beispielsweise in der Automobilindustrie oder in der Halbleiterfertigung. Klassische Simulationsstudien zielen in diesem Kontext üblicherweise darauf ab typische vorab definierte Fragestellungen zu beantworten. Dies geht oftmals einher mit der Simulation und Analyse einiger weniger vorab definierter Szenarien. Wirkzusammenhänge die über diesen definierten Projektrahmen hinausgehen bleiben daher eventuell unentdeckt. Auf der anderen Seite erwachsen mit steigender Rechenleistung und der allgemeinen Verfügbarkeit von Big Data Infrastrukturen neue Möglichkeiten zur Durchführung von sehr großen Bandbreiten von Simulationsexperimenten um das Verhalten des Modells möglichst vollständig abzudecken und automatisiert auszuwerten. Dies wird allgemein als Data Farming bezeichnet. Ziel dieser Arbeit war es die Methode des Data Farming für die Nutzung zur Wissensentdeckung in Produktionssimulationen zu übertragen und weiterzuentwickeln. Dazu wurde ein ganzheitliches Konzept ausgearbeitet um unbekannte versteckte und potenziell nützliche Wirkzusammenhänge in großen Mengen von Simulationsdaten entdecken zu können. Das Konzept beinhaltet hierzu die Auswahl geeigneter Experimentdesignmethoden die Anwendung und Ausgestaltung von geeigneten Data Mining Verfahren in einem dafür zweckmäßigen und zielgerichteten Analyseprozess sowie die Definition geeigneter Visualisierungs und Interaktionsmethoden zur iterativen anwenderorientierten Analyse großer Mengen von Simulationsdaten. Darüber hinaus wurde das Konzept in einem ganzheitlichen Softwareframework prototypisch implementiert. Die Anwendbarkeit des Konzeptes wurde anhand von vier Fallstudien aufgezeigt und validiert. Die Fallstudien beinhalteten hierbei zwei akademische Laborstudien sowie zwei Industrieanwendungsfälle.