Das Spritzgießen zählt aufgrund seiner guten Automatisierbarkeit zu den wichtigsten Methoden, wenn es um die Herstellung von Formartikel in hoher Stückzahl geht. Beim Elastomerspritzguss kommt im Vergleich zur Thermoplastverarbeitung die Vulkanisation, das Vernetzen der Molekülketten, als erschwerende Prozessgröße hinzu. Die Komplexität des Elastomerspritzgussprozesses gepaart mit den Schwankungen, die sowohl an der Maschine als auch beim Material auftreten können, erfordern die Einführung von Prozessoptimierungssystemen. In dieser Arbeit werden die Einflussgrößen der Automatisierungs- und Optimierungssoftware Cure²® untersucht. Nach einer ausgiebigen Literaturrecherche wurden Versuche an einer Elastomerspritzgussmaschine, ausgerüstet mit der Software Cure²®, durchgeführt. Einerseits wurde nachgeprüft, inwieweit das System auf einen initiierten Fehler reagiert und anderseits wie stark sich mögliche Chargenschwankungen auf den Prozess auswirken; schließlich wurden die von Cure²® vorgeschlagenen Optimierungsmaßnahmen genauer untersucht. Der initiierte Fehler wurde durch ein absichtlich übergangenes Reinigungsintervall herbeigeführt, was zu einem Druckanstieg beim Einspritzen führte. Es zeigte sich, dass bei einem so hervorgerufenen Druckanstieg keine Regelung mehr zielführend ist, da anvulkanisierte Partikel als Fehlstellen agieren und dadurch die Teilequalität, insbesondere die Reißfestigkeit, stark vermindert wird. Eine vorsätzliche Mischungsalterung führte zu einem erhöhten Verbrauch der Inhibitoren und damit verbunden zu einer Reduktion der Inkubationszeit. Das Einspielen von neu aufgenommenen Vulkameterkurven in das System Cure²® bewirkte eine Vulkanisationszeitreduktion von rund 4 % der Gesamtzykluszeit ohne die Teilequalität zu vermindern. Somit sind Chargenschwankungen durch die Automatisierungssoftware gut in den Griff zu bekommen und bei gleichbleibender Teilequalität konnte eine Vulkanisationszeitreduktion von mehr als 10 % durch Minimierung der Sicherheitszuschläge erreicht werden. Um die Wirkungsweise der Optimierungsmaßnahmen beurteilen zu können, wurden einzelne Parameter variiert und anschließend eine abgestimmte Parametervariation durchgeführt. Bei dieser Parametervariation wurde festgestellt, dass die Variation einzelner Prozessgrößen oft nicht zielführend ist, aber das gezielte Verändern einer Parameterkombination gute Ergebnisse erzielt.