Die Vernetzungsreaktion, welche die finale Dimension und Eigenschaften von Elastomerbauteilen bestimmt, macht den Kautschukspritzgießprozess insbesondere für dickwandige Bauteile sehr zeitaufwendig. In dieser Arbeit wurde die Entwicklung geeigneter Prozesseinstellungen mit Hilfe systematischer Anwendung von Spritzgießsimulation auf die virtuelle Ebene verlagert, um eine kosteneffektive Möglichkeit zur Findung des Prozessoptimums zu entwickeln und zu demonstrieren. Zuerst wurden Methoden zur Materialcharakterisierung erarbeitet bzw. für Kautschukmischungen adaptiert. Unter anderem wurde ein Rheometerwerkzeug zur Messung der Scherviskosität unter Berücksichtigung etwaiger Einflüsse des realen Dosierprozesses entwickelt. Zur Evaluierung der Spritzgießsimulation wurden verschiedene Messmethoden hinsichtlich ihres Zusammenhangs zum Vernetzungsgrad getestet, wobei sich der Druckverformungsrest als sehr gut geeignet herausstellte. Zusätzlich wurden lagerungsbedingte Änderungen im Verhalten der Kautschukmischungen untersucht und quantifiziert. Diese Daten wurden danach in den Simulationen verwendet, wobei aus zentral zusammengesetzten Versuchsplänen Modelle für die Zielgrößen (1) lokaler Vernetzungsgrad als Qualitätsparameter, (2) Scorch-Index am Füllende als Maß für die Prozessstabilität und (3) Zykluszeit, repräsentativ für die Produktivität, abgeleitet wurden. Dabei wurden sowohl quadratische polynomische Modelle als auch Modelle mit logistischen Wachstumstermen zur besseren Abbildung der Vernetzungscharakteristik verwendet. Die praktischen Experimente bestätigten die Genauigkeit der modellierten Zielgrößen und zeigten damit die Eignung der Methode, den Kautschukspritzgießprozess mit einer minimalen Anzahl an realen Experimenten zu optimieren. Zusätzlich konnte der Zielgrößenkonflikt zwischen der Forderung nach Prozessstabilität und gleichmäßiger Formteilqualität sowie maximaler Produktivität bewertet werden: Bei gleichbleibender Formteilqualität konnte die Produktivität gegenüber einer herkömmlich ermittelten Prozesseinstellung um nahezu 30% gesteigert werden. Schließlich konnten Zusammenhänge zwischen Prozessdaten und Qualitätsmerkmalen definiert werden. Dies ermöglichte die automatische Detektion von Änderungen der Rohkautschukmischung basierend auf Maschinensignalen, die Vorhersage von Formteildimensionen aus Forminnendruckmessungen sowie die Bestimmung des örtlichen Vernetzungszustands basierend auf Kavitätswandtemperaturmessungen.