Elektronische Kombinationstextilien (engl. E-Textiles) sind Textile mit integrierten sensorischen oder aktorischen Funktionen. Sie finden zunehmend Anwendung im Breiten- und Profisport sowie in der Medizin. Zur Unterstützung der industriellen automatisierten Fertigung von E-Textiles wurde ein wissensbasierter Datenraum, als Teil eines Assistenzsystems, entwickelt. Das zur Kontaktierung leitfähiger Garne notwendige Expertenwissen liegt weitgehend implizit und nicht systematisiert vor. Um stark empirisch-iterativ geprägte Evaluationen möglicher Materialkombinationen zur haltbaren Kontaktierung von Garnen zu reduzieren, sollen Nutzer durch ein Assistenzsystem unterstützt werden. Dieser Beitrag stellt systematisch analysierte, relevante Material- und Prozessparameter vor. Aus diesen Daten werden Metamodelle abgeleitet, die sowohl textile als auch elektronische Eigenschaften abbilden und damit die Grundlage für digitale Zwillinge schaffen. Die Daten werden von Textilunternehmen akquiriert und anschließend in eine graphenbasierte Darstellung überführt. Diese Transformation ermöglicht es mithilfe graphentheoretischer Methoden bislang verborgenes, sogenanntes fluides Wissen zu identifizieren. Das resultierende Assistenzsystem schlägt Nutzern auf Basis ausgewählter Parameter geeignete Materialien und Kontaktierungsverfahren vor. Die Ausgaben erfolgen in Form standardisierter digitaler Zwillinge. Dadurch wird nicht nur der Produktionsprozess effizienter gestaltet, sondern auch die Grundlage für eine herstellerunabhängige digitale Kommunikation und Nachverfolgung über den gesamten Lebenszyklus eines E-Textiles gelegt. Langfristig sollen so sowohl die Nutzer von repetitiven Aufgaben entlastet, die Komplexität der Materialauswahl reduziert und auch Automatisierungspotenziale in der Textilproduktion ausgeschöpft werden.