Die Überwachung von Maschinen und Anlagen zur Gewährleistung und Verbesserung der Sicherheit und Effizienz ist aus ökonomischer Sicht und für deren wissensbasierte Weiterentwicklung essenziell. Energieautarke, drahtlos kommunizierende Sensoren sind für die Messdatenerfassung unverzichtbar, wenn Strukturen ohne elektrische Energieversorgung überwacht werden sollen. Die notwendige Energie wird dabei beispielsweise aus mechanischen Schwingungen der Systemumgebung gewonnen. Diese Form der Energiegewinnung wird als Energy Harvesting bezeichnet. Die Messdatenverarbeitung und drahtlose Kommunikation der Sensoren wird üblicherweise durch zugekaufte eingebettete Systeme realisiert. Aufgrund der Komplexität der autarken Sensoren ist deren Auslegung eine ingenieurtechnische Herausforderung. Die vorliegende Arbeit stellt eine methodische Auslegungsstrategie für energieautarke Sensoren vor. Dabei liegt der Fokus auf der Entwicklung einer Simulationsumgebung für piezoelektrische Vibrations-Energy-Harvesting-Systeme. Aus den kommerziell verfügbaren Plattformen muss eine Sensorarchitektur, anhand der Charakteristik der Energiequelle und unter Beachtung der komplexen Wechselwirkungen des autarken Sensors, ausgewählt und konfiguriert werden. Dafür wird hier ein Hardware-in-the-Loop-Verfahren angewendet, welches sich bei der Auslegung von Steuergeräten im Automobilbereich bewährt hat. Es wird gezeigt wie die Peripherie der Soft- und Hardware-Plattform durch die Echtzeitsimulation eines Modells des Energy Harvesters bereitgestellt wird. So kann die Interaktion der elektronischen Komponenten des autarken Sensors mit dem Generator geprüft werden bevor ein Prototyp des Energy Harvesters existiert. Für die Erstellung des Echtzeitmodells wird ein Vorgehen erarbeitet, bei dem dieses mittels Modellreduktion aus Finite-Elemente-Modellen mit piezoelektrischen Wandlern extrahiert wird. Hierdurch hebt sich die vorliegende Arbeit vom Stand der Technik ab. Dieses Verfahren hat den Vorteil, dass Erkenntnisse, welche zur Verbesserung des Finite-Elemente-Modells führen, kontinuierlich in das Echtzeitmodell übernommen werden können. Die praktische Anwendbarkeit der erarbeiteten Verfahren und Methoden wird am Beispiel der Entwicklung eines autarken Temperatursensors für Güterwagen gezeigt. Nach der experimentellen Bestimmung der Betriebslasten wird eine Machbarkeitsanalyse durchgeführt. Danach folgt die Detailauslegung des Energy Harvesters mittels Finite-Elemente-Simulation, die Erstellung des Echtzeitmodells und die Validierung der Ergebnisse im Labor. Die Arbeit wird mit einem Feldversuch des autarken Sensors abgeschlossen.