Immer mehr Unternehmen erkennen die Potenziale der Industrie 4.0 und erhoffen sich davon Vorteile in ihren Produktionsprozessen. Allerdings sehen sich viele – insbesondere kleine und mittlere – Unternehmen bei der Implementierung mit Schwierigkeiten konfrontiert, sodass heutige Industrie 4.0-Applikationen eine ineffiziente Ressourcennutzung aufweisen. In Disziplinen wie Cloud-Computing sind Lösungen für eine effizientere Ressourcennutzung vorhanden, die für den Einsatz im Produktionsumfeld allerdings an dessen Bedarfe angepasst werden müssen. Diese Arbeit leistet einen Beitrag dazu, indem sie Softwareverteilungen (als Teil der Software-Orchestrierung) um Echtzeitanforderungen und Netzwerkeinflüsse im Shopfloor erweitert. Hierzu werden zwei Modelle entwickelt, die zum einen die zu verteilende Software repräsentieren und zum anderen Edge-Devices zu einem Cluster zusammenfassen. Das sich durch die Kombination der beiden Modelle ergebende Optimierungsproblem wird mittels Metaheuristiken gelöst. Der präsentierte Ansatz benötigt nicht nur wenig Rechenzeit, sondern erlaubt auch das Finden von Softwareverteilungen, die nahe am Optimum hinsichtlich des Energieverbrauchs liegen. Die Verwendung von Cloud-native-Technologien in Kombination mit diesem Ansatz ermöglicht eine bessere Auslastung von Recheninfrastruktur im gesamten Produktionssystem. Somit liefert diese Arbeit eine Grundlage für Effizienzsteigerungen von Industrie 4.0-Applikationen.