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In dieser Masterarbeit zeigen wir, wie nichtparametrische Regressionsverfahren verwendet werden können, um Monitoring-Systeme für Industrieanlagen zu entwickeln. Da die verwendeten Datensätze oft sehr groß sind und Monitoring in Echtzeit durchgeführt wird, stellen wir zwei verschiedene Ansätze zur Reduzierung der Rechenzeit der nichtparametrischen Methoden vor. Beide Ansätze werden im Hinblick auf Laufzeit und Approximationsfehler verglichen und ihre Eigenschaften anhand einer Simulationsstudie veranschaulicht. Wir wenden unsere Methode auf reale Daten einer industriellen Versorgungstechnik-Anlage an. In this thesis we show how to use nonparametric regression techniques to develop monitoring systems for industrial machinery. Since data sets are often very big and monitoring has to be done online we present two ifferent approaches to speed up computational time of the nonparametric methods. Both approaches are compared regarding run-time and approximation error and their properties are illustrated in a simulation study. We apply our methodology to real data from an industrial supply engineering machine.