Debido a la dinámica ubicua de los procesos industriales, el retraso temporal variable plantea un gran desafío para el monitoreo de procesos industriales de alta precisión. Con este fin, se propone en este artículo un método de monitoreo de procesos basado en el modelo de variable latente autorregresiva dinámica. Primero, desde la perspectiva de los datos del proceso, se construye un modelo de variable latente autorregresiva dinámica (DALM) con variables del proceso como entrada y variables de calidad como salida para adaptarse a la característica del retraso temporal variable. Además, se utiliza un algoritmo de fusión de filtrado bayesiano, suavizado y maximización de la expectativa para identificar los parámetros del modelo. Luego, se construye el método de monitoreo de procesos basado en DALM, en el cual los datos del proceso se filtran en línea para obtener la distribución del espacio latente del estado actual, y se construyen estadísticas T. Finalmente, al comparar con un método existente, se prueba la viabilidad y efectividad del método propuesto en el proceso de sinterización de materiales catódicos ternarios. Comparaciones detalladas muestran la superioridad del método propuesto.