Die Anforderungen an moderne Produktionsanlagen bezüglich ihrer Verfügbarkeit stiegen in den vergangenen Jahren stark an. Zielsetzung dieser Dissertation ist die Ausarbeitung eines Diagnose- und Prognosesystems zur Ausfallfrüherkennung von Kugelgewindetrieben (KGT). Durch diese Ausfallfrüherkennung wird eine Steigerung der technischen Verfügbarkeit erzielt. Dieses Diagnose- und Prognosesystem kombiniert hierzu eine aufwandsärmere, belastungsbasierte Methode mit einer genaueren, zustandsorientierten Methode. Zustandsorientierte Methoden schließen von gemessenen Merkmalen auf den aktuellen Zustand einer spezifischen Komponente. Belastungsbasierte Methoden hingegen schätzen die Restlebensdauer einer Komponente aus der Belastung, welche auf die Komponente wirkt. Zunächst wird die zustandsorientierte Methode ausgewählt, analysiert und konfiguriert. Die Schwingungsmessung wird hierbei als die zielführendste Methode identifiziert. Diese Methode wird dann konfiguriert, indem mögliche Einflussfaktoren auf das Ergebnis der Methode analysiert werden. Diese Einflussfaktoren sind beispielsweise die Parameter Temperatur, Belastung und Drehzahl des Kugelgewindetriebes während der Ausführung der Methode. Das Ergebnis dieser Analyse sind Empfehlungen, wie die Parameter der Einflussfaktoren konfiguriert werden sollten, um ein möglichst gutes Ergebnis bei der Durchführung der Methode zu erzielen. Im nächsten Schritt wird die belastungsbasierte Methode ausgewählt. Nach eingehenden Untersuchungen wird die Methode der Belastungsermittlung aus dem Motorstrom als geeignet bewertet. Basierend auf diesen Ergebnissen wird dann ein Diagnose- und Prognosesystem ausgearbeitet. Abschließend wird das vorgeschlagene System bezüglich seiner technischen und wirtschaftlichen Wirkung validiert. Von den untersuchten 14 KGT kann bei 13 KGT der Austausch des KGT rechtzeitig empfohlen werden. Da innerhalb des Systems ein Ausfallrisiko von 10 % vorgesehen ist, entspricht dies dem erwarteten Ergebnis. Im Mittel kann der KGT bei 93,0 % der realen Lebensdauer getauscht werden und die Methode benötigt im Mittel 4,7 Messungen dazu. Im Folgenden werden diese technischen Ergebnisse auch wirtschaftlich validiert. Dazu wird zunächst die Berechnung der Kosten eines geplanten Austauschs und eines ungeplanten Ausfalls eingeführt. Anschließend wird das Diagnose- und Prognosesystem auf der Basis von zwei beispielhaften Business Cases validiert.