Visual Analytics ist die Kombination von Visualisierung und der automatischen Analyse mittels Data-Mining. In dieser Diplomarbeit wurde Visual Analytics genutzt, um Sensordaten zu analysieren, die von Werkzeugmaschinen eines Industriepartners aufgezeichnet werden. Werkzeugmaschinen bewegen große Massen mit hohen Geschwindigkeiten, was zu großen Kräften und einem Verschleiß führt. Ein Verschleiß oder gar Ausfall schadet jedoch der hohen geforderten Genauigkeit und Zuverlässigkeit. Eine präventive und zuverlässige Diagnose des Maschinenzustands ist deshalb sehr wichtig. Es bedarf jedoch viel Fachwissen, um den Verschleiß in den Sensordaten zu erkennen und eine Prognose zu geben. Hier kann eine automatische Analysekomponente den Experten unterstützen. Es wurde ein Konzept und ein Softwareprototyp entwickelt, der mit den Methoden des Visual Analytics die Sensordaten visualisiert und mit Hilfe der Interaktion des Benutzers analysiert. Nach einer Einarbeitung in das Thema Visual Analytics wurde das Problem analysiert und ein Konzept entwickelt. Daraufhin wurde ein Prototyp in enger Kooperation mit dem Industriepartner erstellt und schließlich mit Beispieldaten getestet. Eine Prognose über die Einsatzmöglichkeiten bildet das Fazit der Arbeit.