En este artículo, se presenta un método de detección de fallos basado en la proyección global local preservadora de núcleos para abordar las características no lineales de los sistemas industriales. Primero, los datos se proyectan en un espacio de características de alta dimensión a través de un mapeo no lineal, lo que permite la separabilidad lineal en este espacio de características. Posteriormente, se extraen las características de los datos utilizando el método de proyección global local preservadora en el espacio de características de alta dimensión. Finalmente, se establece un modelo de monitoreo basado en estas características. Los experimentos en el proceso Tennessee Eastman y en calderas industriales demuestran que el método propuesto equilibra las estructuras de datos globales y locales, reduce las influencias no lineales y mejora la tasa de detección de fallos.