Neue Technologien und Entwicklungen wie der Ausbau von erneuerbaren Energiequellen erhöhen die Volatilität im Energieverbund aus produzierender Industrie und anderen Energiemarktteilnehmern. Im Lichte dieses Spannungsfelds ist es die industrielle Energieforschung, die sich im höheren Maß auf die Entwicklung von dynamischen und ganzheitlichen Lösungen fokussieren muss. Ein Teilbereich dieser Lösungsansätze sind zeitbezogene Last- und Generationsprofile. Mit Hilfe dieser Methoden können die zeitbezogenen Energieverbräuche und -umwandlungen von industriellen Standorten generiert und untersucht werden. Diese Entwicklungen unterstützen unterschiedliche Zielgruppen wie Netzbetreiber, Energieversorger oder Industrieunternehmen, indem sie das Zusammenspiel am Energiemarkt maßgeblich fördern und somit den strategischen Entscheidungsprozess langfristig verbessern. Um Zuge einer umfassenden Literaturrecherche zeigte sich, dass ganzheitliche Lösungsansätze für zeitbezogene, synthetische Last- und Generationsprofile im industriellen Kontext noch nicht entwickelt wurden. Derzeitige Forschungsbemühungen benötigen entweder große Datenmengen oder behandeln nur ausgewählte Fragestellungen wie die Entwicklung von reinen Stromlastprofilen für spezielle Industriestandorte. Im Kontext dieser Forschungslücke zeigt diese Arbeit neueste Fortschritte für die Generierung von synthetischen Last- und Erzeugungsprofilen (LPs) sowie Abwärmeprofilen (WHPs) für den gesamten industriellen Sektor gebündelt in einer einzelnen Softwarelösung genannt ¿Ganymed¿. Im Allgemeinen kann der industrielle Sektor in energieintensive und nicht-energieintensive Subsektoren eingeteilt werden. Da die energieintensiven Subsektoren eine geringere Produkt- und Prozessvielfalt aufweisen, wurde zunächst ein Bottom-Up Ansatz entwickelt, der an der Prozessebene der einzelnen Industrien ansetzt. Durch diskrete Ereignissimulation können Prozesse zu Produktionslinie verbunden werden. Dies ist die Basis für die Generierung von energiebezogenen Profilen. Hierbei müssen die hinterlegten Prozesseigenschaften sowohl Bezug zu Energie- als auch zu Zeitabläufen aufweisen. Des Weiteren zeigte sich, dass nur ein kleiner Teil an Prozessen für den Hauptteil des Energieverbrauches verantwortlich ist. Nicht-energieintensive Subsektoren weisen eine erhöhte Komplexität auf. Durch den Einsatz unterschiedlicher Datenbanken werden im Rahmen dieser Arbeit neue Erkenntnisse für den Bereich der Energiesystemforschung generiert. Hierbei wurden zum Beispiel die Tragweite wirtschaftlicher Skaleneffekte für industrielle Energieverbräuche, Korrelationen zwischen Schichtmodellen und Mitarbeiteranzahlen, neue Kalkulationsarten für die Ermittlung von maximalen Rauchgastemperaturen etc. erfolgreich untersucht und aufgedeckt.