Durch die Globalisierung sind Spinnereien einem zunehmenden Kostendruck ausgesetzt. Um qualitativ hochwertige Garne kostengünstig herzustellen und flexibel auf Markttrends reagieren zu können, ist eine hohe Verarbeitungseffizienz erforderlich. Das Luftspinnverfahren ermöglicht eine Erhöhung dieser Verarbeitungseffizienz, die maschinenseitige Einstellung des Streckwerks ist jedoch komplex. Das Auffinden von geeigneten Maschineneinstellungen ist zeit- und kostenintensiv. Nicht geeignete Einstellungen erzeugen qualitätsmindernde Garnfehler und verringern die Produktivität der Spinnstelle. Ausgehend von der Analyse der ökonomischen Ausgangssituation der Spinnereien ist das Ziel dieser Arbeit die Erhöhung der Produktivität der Spinnmaschine durch eine Verringerung von Maschinenstillständen. Die abgeleiteten Entwicklungsziele bestehen in der Vorhersage technisch-wirtschaftlich optimaler Prozesseinstellungen und einer automatisierten Ursachenanalyse von qualitätsmindernden Garnungleichmäßigkeiten. Auf Basis einer Methode für die Analyse und die Nutzung großer Datenmengen wurde eine modellbasierte Selbstoptimierung der Streckwerkseinstellungen und für eine automatische Diagnose von Streckwerksfehlern entwickelt. Für beide Konzepte wurde ein Funktionsdemonstrator entwickelt, der aus einem Messsystem für die Datenerfassung und einer Software für die modellbasierte Selbstoptimierung bzw. für die Diagnose von Streckwerksfehlern besteht. Die technische Machbarkeit wurde im Labormaßstab und in der Industrie nachgewiesen. Durch die technisch-wirtschaftliche Optimierung wird die Produktivität der Spinnstelle unter Einhaltung von Qualitätsschranken gesteigert. Die automatische Diagnose von Streckwerksfehlern ermöglicht die schnelle Behebung von Maschinenstillständen.