Der wachsende Wettbewerbsdruck und die Nachfrage nach flexiblen Lösungen erfordern neue Strukturen in der Produktion von Fein- und Spezialchemikalien. Modulare Prozessanlagen aus standardisierten, kombinierbaren Einheiten mit dezentraler Steuerung bieten hierfür eine zukunftsfähige Basis. Entscheidend ist hierfür allerdings auch eine zuverlässige Prozess- und Zustandsüberwachung. Klassische Fehlerdiagnoseverfahren stoßen bei modularen Anlagen an ihre Grenzen. Daher wurde ein neuartiger Ansatz entwickelt, der die hierarchische Struktur berücksichtigt: Auf Modulebene beschreiben Modellgleichungen das physikalische Verhalten. Abweichungen zwischen Modell und Messung erzeugen Residuen, die unter Berücksichtigung von Mess-, Modell- und Parameterunsicherheit als Fehlersymptome dienen. Auf Anlagenebene wertet ein zentrales Diagnosesystem diese Symptome anhand von Interaktionsregeln aus. Fehlerindikatoren quantifizieren dabei Art und Stärke des Fehlers, sodass sowohl Isolation als auch Identifikation möglich sind. Der Ansatz wurde an einer modularen Mischanlage der TU Darmstadt erprobt. Bei simulierten hydraulischen Fehlern und Sensorabweichungen zeigte sich eine hohe Erfolgsrate, insbesondere im quasi-stationären Betrieb. Einschränkungen traten bei unzureichender Modellgenauigkeit oder hoher Modellunsicherheit auf, sodass die Modellgüte als Schlüsselfaktor gilt. Insgesamt erwies sich die Methode als robust, auch bei rekonfigurierten Anlagen oder gleichzeitigen Fehlern. Durch geringen Anpassungsaufwand und die Möglichkeit, Hersteller- und Betreiberwissen zu kombinieren, lässt sich die Diagnose nahtlos in modulare Geschäftsmodelle integrieren. Damit wurde ein praxistauglicher und zukunftsfähiger Ansatz zur Fehlerdiagnose erfolgreich entwickelt und validiert.