Im Zuge der Digitalisierung der Produktionstechnik sind immer mehr zeitbasierte Fertigungsprozessdaten verfügbar. Die zielgerichtete Extraktion maßgeschneiderter Daten setzt deren vorgelagerte Strukturierung voraus. Hierzu werden im Rahmen dieser Dissertationsschrift wissens- und musterbasierte Data-Mining-Algorithmen kombiniert, die die Daten lokal differenzieren. Anhand der entstehenden Teilprozessabschnitte können zeitbasierte Daten kontextadaptiv durchsucht und extrahiert werden.