由于声测管厂家钢铁生产过程本身的复杂性，工艺参数间、质量指标间、工艺参数与质量指标之间往往存在多重相关性，因此在工艺参数与质量指标间不可避免地存在着非线性的关系。
        声测管厂家采用常规的线性分析方法会造成质量诊断和质量预测过程的偏差，这时需要采用非线性分析方法。基于主成分分析、偏最小二乘法，独立分量分析等多变量统计过程控制方法均为线性方法。最近几年，核函数映射方法，非线性主元分析等为解决多变量的非线性统计过程控制提供了新的途径。
        例如，声测管厂家核主成分分析应用于多变量统计过程控制中，且针对生产状态随时间变化的情况，提出了加窗核主成分分析方法对生产过程进行监控；利用r图对热冲压成型过程的成品尺寸进行生产过程的监控，再利用贝叶斯神经网络方法给出过程参数与质量指标间的因果关系，达到质量诊断的目的。