Meta-Modelle sind Rechenmodelle, die das Verhalten technischer Systeme näherungsweise beschreiben oder nachbilden. Sie werden aus Beobachtungen von Simulationsmodellen der technischen Systeme abgeleitet. Es handelt sich also um Modelle von Modellen, um Meta-Modelle. Meta-Modelle unterscheiden sich grundsätzlich von analytischen Ansätzen zur Systembeschreibung. Während analytische Ansätze in ihrer mathematischen Struktur die tatsächlichen Gegebenheiten des betrachteten Systems wiedergeben, sind Meta-Modelle stets Näherungen. Der Vorteil von Meta-Modellen liegt in ihrer einfachen Form. Sie sind leicht zu bilden und anzuwenden. Ihr Nachteil ist die nur annähernde und u.U. unvollständige Beschreibung des Systemverhaltens. Im folgenden wird die Bildung von Meta-Modellen anhand eines Bediensystems dargestellt. Zuerst werden die Möglichkeiten einer analytischen Beschreibung bewertet. Danach werden zwei unterschiedliche Meta-Modelle, Polynome und neuronale Netze, vorgestellt. Möglichkeiten und Grenzen dieser Formen der Darstellung des Systemverhaltens werden diskutiert. Abschließend werden praktische Einsatzfelder von Meta-Modellen in der Materialflußplanung und -simulation aufgezeigt.