El desarrollo e integración de la tecnología de la información y las redes de control industrial han ampliado la magnitud de nuevos datos; detectar anomalías o descubrir otra información válida a partir de ellos es de vital importancia para el funcionamiento estable de los sistemas de control industrial. Este documento propone un método de detección de anomalías no supervisado e incremental que puede analizar y procesar rápidamente datos en tiempo real a gran escala. Nuestra evaluación en el conjunto de datos de Tratamiento Seguro de Agua muestra que el método está convergiendo hacia su contraparte offline para flujos de datos en crecimiento infinito.