In industriellen Produktionsprozessen kommt es zu unvermeidlichen Schwankungen im Prozessablauf und im Verhalten des eingesetzten Werkstoffs. Diese Schwankungen können zur Erzeugung eines Produktes, das nicht den Qualitätsansprüchen genügt, oder im schlimmsten Fall zum Stopp des Produktionsprozesses führen. In der integrativen Auslegung von Prozessen können diese Schwankungen bisher nicht berücksichtigt werden. Die vorliegende Arbeit widmet sich der Entwicklung von Methoden zur prozessnahen Identifikation und Quantifizierung von Schwankungen aller für die Auslegung von Warmmassivumformprozessen relevanten, beschreibenden Werte und deren Implementierung in numerische Prozessauslegungstools, insbesondere in die FEM. Basierend auf den sogenannten Resampling Verfahren, die auf der Stichprobentheorie basieren, wird eine neue Methode für komplexe, nicht-lineare, mikrostrukturbasierte Werkstoffmodelle vorgestellt. Sie erlaubt es, die Schwankungen des Werkstoffverhaltens in Form von Verteilungen der Modellparameter zu erfassen. Kombiniert man diese neue Methode in der Anwendung mit DoE-basierten Simulationsstudien, ist es weiter möglich, sowohl die produktrelevanten als auch die prozessrelevanten Zielwerte in statistischen Verteilungen vorherzusagen. Produktrelevante Werte sind hierbei bspw. Korngrößen und rekristallisierte Anteile, prozessrelevente Werte sind bspw. Anlagenlasten und Werkzeugspannungen. Die Ergebnisse werden anhand der Herstellung endkonturnah geschmiedeter Kegelräder validiert. Damit liefert die vorliegende Arbeit wichtige Grundlagen zur genauen Berücksichtigung von Schwankungen im Prozessablauf und im Werkstoffverhalten und ermöglicht damit, die Robustheit bzw. Stabilität von Prozessen und Produktqualitäten künftig schon in der Auslegung abzuschätzen.