El enfoque de control predictivo de subespacios (SPC) es una metodología ampliamente reconocida basada en datos, conocida por su confiabilidad y conveniencia. Sin embargo, aplicar efectivamente SPC a sistemas de procesos industriales complejos sigue siendo un desafío. Para abordar esto, este documento introduce un enfoque de control predictivo de subespacios no lineal basado en regresión de proyección ponderada localmente (NSPC-LWPR). Al proyectar el espacio de entrada en regiones localizadas, construir modelos locales precisos y agregarlos a través de una suma ponderada, este enfoque maneja la no linealidad de manera efectiva. Además, ajusta dinámicamente la estrategia de control en función de los datos del proceso en línea y los parámetros del modelo, eliminando la necesidad de almacenamiento de datos del proceso fuera de línea, mejorando en gran medida la adaptabilidad y eficiencia del enfoque. Los criterios de determinación de parámetros y el análisis teórico que abarca evaluaciones de viabilidad y estabilidad proporcionan una base sólida para el enfoque propuesto. Para ilustrar su eficacia y viabilidad, se aplica el enfoque propuesto a un sistema de referencia de calentador de tanque agitado continuo (CSTH). Los resultados comparativos destacan su superioridad sobre los métodos SPC y de control predictivo de subespacios adaptativos (ASPC), evidenciada en una mayor precisión de seguimiento y exactitud predictiva. En general, el enfoque propuesto NSPC-LWPR presenta una solución prometedora para los desafíos de control no lineales en sistemas de procesos industriales.