Das Internet der Dinge (engl. Internet of Things, kurz IoT) gewinnt immer mehr an Bedeutung, da neben bekannten Bereichen wie Smart-Homes auch Smart-Cities, Smart-Factories, Smart- Health und weitere IoT-Anwendungen entstehen. IoT-Umgebungen und deren Anwendungen werden immer komplexer, da die Anzahl an Geräten und verschiedenen Anwendungsfällen steigt. Durch den modellgetriebenen Ansatz zur Anwendungsentwicklung lassen sich Anwendungen leicht auf verschiedene Umgebungen übertragen und können einfach an neue Anforderungen angepasst werden. Dies ist durch Modellierungstools, wie das IoT-Application- Modeling-Tool (IAMT) vom IPVS der Universität Stuttgart, möglich. Die in IoT-Anwendungen entstehenden Fehler, wie Überlastung oder Ausfall von Geräten und falschen Sensorwerten, müssen erkannt werden, um die Funktionalität und Zuverlässigkeit der IoT-Anwendungen zu gewährleisten. Für modellgetriebene IoT-Anwendungen ist dabei eine ebenfalls modellgetriebene Lösung zur Fehlererkennung notwendig. Es werden Monitoringfunktionen zu den Anwendungsmodellen hinzugefügt. Dabei sollen neben dem Monitoring für technische Eigenschaften der Geräte auch operationale Fehler erkannt werden. Operationale Fehler sind Fehlverhalten, die beispielsweise durch falsche Sensorwerte entstehen. In dieser Arbeit wird ein Konzept für ein Monitoringsystem entwickelt, das prototypisch umgesetzt wird und in das IAMT integriert wird.