Computergestützte Simulationen sind in der Industrie weit verbreitet, da sie es ermöglichen, das Design zu optimieren und den Lebenszyklus von Produkten zu verstehen, bevor deren physische Prototypen gebaut werden. Solche Simulationen müssen typischerweise im Zeitbereich durchgeführt werden und sind dann besonders zeitintensiv, wenn lange Zeitintervalle berechnet werden müssen, z.B. bis zum stationären Zustand (Steadystate). Zeitparallele Verfahren wie der Parareal-Algorithmus sind aufgrund ihrer Fähigkeit, die Arbeitslast auf mehrere Recheneinheiten zu verteilen, leistungsfähige Kandidaten für eine Beschleunigung dieser Entwicklungsphasen. In dieser Dissertation werden neuartige effiziente Parareal-basierte Ansätze entwickelt und analysiert, die sich besonders für Anwendungen in der Elektrotechnik eignen, wie pulsweitenmodulierte (PWM) Stromrichter, Elektromotoren oder Transformatoren. Die Hauptbeiträge dieser Doktorarbeit sind die folgenden. Erstens wird eine Multiraten-Parareal-Methode zur zeitparallelen Lösung von Systemen vorgeschlagen, die mit PWM-Signalen angeregt werden. Die Idee besteht darin, ein Surrogatmodell mit einer glatten Anregung auf der groben Ebene zu lösen, während auf der feinen Ebene die ursprüngliche diskontinuierliche PWM-Anregung benutzt wird. Die Konvergenzanalyse liefert eine Fehlerabschätzung in Form der Abweichung der groben Eingangsfunktion vom PWM-Signal. Die numerische Untersuchung für ein RL-Schaltungsmodell stimmt mit den theoretischen Herleitungen überein. Eine Erweiterung der Methode auf zeitperiodische Probleme wird vorgeschlagen und für ein lineares Modellproblem analysiert. Die Multiraten-Parareal-basierten Methoden werden auf einen Abwärtswandler und eine vierpolige Induktionsmaschine angewendet. Zweitens wird die zeitliche Parallelisierung mit Parareal in ein industrielles Simulationswerkzeug integriert und für das Design eines Elektrofahrzeugantriebs verwendet. Im Gegensatz zu vielen anderen Verfahren ist Parareal nicht auf bestimmte Betriebspunkte oder Motorkonfigurationen beschränkt und kann aufgrund seiner Nichtinvasivität bereits vorhandene Löser verwenden. Mithilfe einer periodischen Parareal-Methode und 80 Kernen kann der stationäre Zustand des Elektromotors bis zu 28 mal schneller im Vergleich zur sequentiellen Berechnung erreicht werden. Dies ist eine große Hilfe für die Industrie, da es den Entwurfsablauf erheblich beschleunigt. Eine solch gute Leistung von Parareal für die Simulation von Asynchronmaschinen wird in dieser Arbeit auch anhand einer Eigenwertanalyse zweier Ersatzschaltungen begründet. Drittens wird ein zeitparalleler Algorithmus für zeitperiodische Probleme vorgestellt, der auf einer multiharmonischen Korrektur auf einem groben Gitter basiert. Er führt eine zusätzliche Parallelisierung auf der groben Ebene durch eine Newton-basierte Linearisierung mit einer blockzyklischen Jacobi-Matrix ein, gefolgt von einer Transformation in den Frequenzbereich. Die Konvergenzanalyse wird für ein nichtlineares Modellproblem durchgeführt und durch eine numerische Studie bestätigt. Die Anwendung auf ein nichtlineares Koaxialkabelmodell und ein nichtlineares Transformatormodell ergibt eine Beschleunigung der sequentiellen Berechnungen bis zu Faktoren von bis zu 175 bei Ausnutzung von 20 Kernen. Schließlich wird in dieser Arbeit ein Parareal-basierter Ansatz für zeitperiodische Probleme mit unbekannter Periode wie, z.B. autonome Evolutionssysteme entwickelt. Die Methode wird an einem Colpitts-Oszillator-Modell getestet.