Mit der Anwendung probabilistischer Methoden in der Entwicklung neuer Triebwerke und stationärer Gasturbinen lassen sich schon während der rechnergestützten Auslegung wichtige Erkenntnisse zum Einfluss von Parameterstreuungen gewinnen. Diese stochastischen Variablen können z.B. Streuungen in der Geometrie oder in den Werkstoffeigenschaften eines Bauteils abbilden. Damit gelingt es, ein vertieftes physikalisches Verständnis zu den Auswirkungen der Parameterstreuungen aufzubauen. Innerhalb dieser Dissertation wird ein Prozess aufgezeigt, um den Einfluss von Fertigungsstreuungen auf die hochzyklische Ermüdung von Verdichterschaufeln zu untersuchen. Dazu wurden die Geometrien von 410 Verdichterschaufeln mit dem optischen Streifenprojektionsverfahren digitalisiert und auf Basis von turbomaschinenspezifischen Kenngrößen parametrisiert. Mit einer automatisierten Prozesskette war es möglich, die real gefertigten Schaufeln sowie zufällig erstellte Geometrien für CAD Anwendungen und numerische Simulationen bereitzustellen. Anhand einer Latin-Hypercube Monte-Carlo Simulation mit 100 representativen Parameterdatensätzen konnte der Einfluss der Fertigungsstreuungen auf die hochzyklische Ermüdung ermittelt werden. Aus den Ergebnissen dieser probabilistischen Untersuchung lassen sich schließlich gezielt Gestaltungshinweise für ein robustes Schaufeldesign ableiten.