Diese Diplomarbeit befasst sich mit möglichen Ansätzen für die Zustandsüberwachung von Schwenklagern, welche zu den Hauptbauteilen von Schaufelrad-Ausleger-Rückladegeräten zählen. Zunächst wird ein detaillierter Überblick über die Funktionsweise dieser Art von Rückladegeräten gegeben und die Eigenschaften der eingesetzten Schwenklager werden beschrieben. Als Beispiel erfolgt die Dimensionierung eines Schwenklagers um Einflussfaktoren zu verdeutlichen. Umfassende Studien über Fehlermöglichkeiten und deren wahrscheinliche Ursachen werden besprochen. Etablierte wie auch potenzielle Methoden zur Überwachung des Zustandes von Schwenklagern werden umrissen. Diese Monitoring-Methoden basieren ausschließlich auf der Beobachtung der Auswirkungen, die Verschleiß und Beschädigungen auf Schwenklager haben. Um die Ursachen für übermäßigen Verschleiß und starke Beschädigungen an Schwenklagern bestimmen zu können, wird das Konzept Data Mining vorgestellt. Historische Betriebsdaten von Sensoren, die auf Rückladegeräten installiert sind, werden mithilfe physikalischer Modelle analysiert. Diese Modelle entsprechen inversen Problemen, die durch die Verwendung von Linear Differential Operators, und deren Umkehrfunktionen, gelöst werden. Die Ergebnisse dieser Analysen werden in der vorliegenden Diplomarbeit präsentiert. Abschließend wird ein Framework für Data Mining vorgeschlagen, das verwendet werden kann, um Abläufe für die Sammlung, Speicherung, Analyse und Auswertung von Sensordaten zu beschreiben.