En la presente investigación se presenta el modelado usando la representación en espacio de estados, desarrollo e implementación de un Control Predictivo Discreto Basado en Modelo (CPBM) sobre un proceso de nivel. En el proceso de modelado se ha demostrado la utilidad de los sistemas de inferencia borrosa tipo Takagi Sugeno a la hora de construir modelos que reproduzcan el comportamiento no lineal de plantas en un amplio rango de operación. Los sub-modelos del proceso se obtuvieron mediante la estimación de parámetros usando el estimador de máxima verosimilitud. Luego, aprovechando la buena descripción del modelo, se diseñó un Control Predictivo Discreto Basado en Modelo (CPBM) y se realizó la sintonización usando el software Simulink. Mediante simulaciones, se evidenció el similar desempeño de la ley de control sobre varios puntos de operación extendidos sobre el rango de operación no lineal. Finalmente, con el objetivo de demostrar la factibilidad de implementar controladores avanzados sobre controladores lógicos programables, se programaron las funciones necesarias para implementar el DMPC, demostrando el superior desempeño de este controlador con respecto a un controlador clásico PID.Tesis