Cartas de controle multivariadas são um tipo de cartas de controle variáveis que mostram a forma correlacionada, ou dependente, como as variáveis afetam conjuntamente um processo ou resultado. Por exemplo, você pode usar uma carta de controle multivariada para investigar se a temperatura e a pressão atuam em conjunto no controle da produção de peças plásticas moldadas por injeção.
Se os dados incluem variáveis correlacionadas, então é ilusório criar cartas de controle separadas para cada variável porque as variáveis afetam, conjuntamente, o processo. Se você usar cartas de controle univariadas separadas em uma situação multivariada, o tipo I de erro e a probabilidade de um ponto se encaixar corretamente dentro dos limites de controle não é igual aos seus valores esperados. A distorção desses valores aumenta com o número de variáveis de medição.
No entanto, as cartas de controle multivariadas são mais difíceis de interpretar do que as clássicas cartas de controle de Shewhart. Por exemplo, a escala em cartas de controle multivariadas não está relacionado com a escala de nenhuma das variáveis. Além disso, sinais fora do controle em cartas de controle multivariadas não revelam qual variável (ou combinação de variáveis) provocou o sinal.
O Minitab também oferece uma carta de combinação, a carta T2 e controle de variância generalizada. Use-a para exibir a média do processo e a variação do processo ao mesmo tempo.
A carta T2 e variância generalizada é a contraparte multivariada das cartas Xbarra-R, Xbarra-S e I-AM.
A carta multivariada EWMA (MEWMA) é mais sensível a pequenos desvios nas médias das variáveis do que a carta T2 e variância generalizada. Contudo, para monitorar a variância generalizada você tem que criar uma carta separada.