Diese Masterarbeit untersucht Methoden zur Analyse von Log-Dateien aus Lagersystemen mit dem Ziel der Leistungsermittlung. In dem vorliegenden, praktischen Problem stammen die Daten aus unterschiedlichen Lagersystemen in welchen Mensch-Maschine-Interaktionen eine Rolle spielen; genauer gesagt, werden die Log-Dateien von "Warehouse Control Systems" in Reaktion auf menschliche und maschinelle Aktivität erstellt. Das Ziel dieser Arbeit ist die Ermittlung der temporären menschlichen Aktivität im Lager zum Zweck der Produktivitätsbestimmung durch die Analyse der Logs. Um das zu erreichen, wurden drei unterschiedliche Ansätze entwickelt: Ein Ansatz verwendet zusätzliche a-priori-Information; der zweite nimmt an, dass es eine charakteristische zeitliche Distanz zwischen zwei Logs für die gleiche Aktivität gibt; der dritte Ansatz verwendet Entropie als Maß für den Informationsgehalt - in diesem Fall Informationsgehalt als Funktion der Zeit - in der Annahme, dass die Entropie während der Arbeitszeit ansteigt und während Pausen stagniert. Histogramme und Schwellwertberechnung sind Schlüsselkonzepte, die in jedem Ansatz zur Anwendung kommen, um die Arbeitszeit zu bestimmen. Die drei Ansätze wurden unter Verwendung von Log-Daten von zehn Tagen aus zwei unterschiedlichen Lagersystemen mit unterschiedlichem Automatisierungsgrad beurteilt. Für das Lager mit geringerem Automatisierungsgrad schwankt die durchschnittliche tägliche Abweichung zwischen der Soll-Arbeitszeit und den Zeiten, die von den Ansätzen berechnet wurden, zwischen 9,4 Minuten und fast 3,5 Stunden je nach Ansatz. In dem Lagersystem mit höherem Automatisierungsgrad liegt dieser Wert zwischen neun und fast 13 Stunden. Für eine signifikante Verbesserung müsste der Prozess der Log-Gestaltung verbessert werden. Die Zugänge wurden unter Verwendung eines objektiven Bewertungsschemas bewertet. Abgeleitet von den Bewertungsergebnissen wurden mögliche weitere Verbesserungen der Methoden aufgezeigt, was zur Empfehlung einer Version für die praktische Implementierung führte.