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The global quality of a product is often subject to the simultaneous evaluation of several of its features; under these circumstances, it becomes necessary to implement a multivariate analysis. The variance-covariance matrix is one of the most important quality control statistics in multivariate settings and it can be monitored using different methods, such as the Shewhart, CUSUM and EWMA charts. In this article, a construction method for the multivariate control chart |S| is proposed using the Winsorized Mean as the mean vector estimator. It was demonstrated that this modification was more efficient when the sampled data hat outliers. This study shows a comparison between the traditional multivariate control chart and the proposed chart, which was found to have more sensitivity. El monitoreo global de la calidad de un producto está sujeto a la evaluación simultánea de varias de sus características; es necesario bajo estas condiciones la implementación de las cartas de control tipo multivariadas. La variabilidad, en este caso la matriz de varianza covarianza, es sin duda el más importante de los estadísticos desde la perspectiva multivariada, que puede ser monitoreada con distintas cartas. Entre éstas se encuentran: las cartas Shewhart, CUSUM y EWMA. En este artículo se desarrolla una metodología de implementación de la Media Winsorizada en la carta de control multivariada de varianza efectiva |S|, encontrando una gran utilidad en procesos con valores extremos. El estudio muestra además una comparación entre la carta de control tradicional multivariante y la carta propuesta, que muestra mayor sensibilidad. Abstract— The global quality monitoring of a product is often subject to the simultaneous evaluation of several of its features; under these circumstances it is necessary to implement multivariate control charts. Variability, in this particular case, the variance-covariance matrix is indisputably the most important of the statistics from the multivariate perspective and it can be monitored with different charts, among these: Shewhart, CUSUM and EWMA. This article develops the Winsorized Mean in the effective variance multivariate control |S|-chart implementation methodology and it was demonstrated that the modification was more efficient when the sample hat outliers. This study shows a comparison between the traditional multivariate control chart and a proposed chart which was found to have more sensitivity. &nbsp

Resumen Este estudio tiene como propósito aplicar la metodología de las cartas de control estadístico de procesos en el monitoreo del peso neto de pastillas de jabones de una línea de producción, con el objetivo de evaluar la evolución de esta variable como característica de calidad del producto; se comparan los resultados de las cartas tradicionales con respecto a cartas con memoria EWMA. En los procesos fabriles en los que los desajustes que se presentan son mínimos, los gráficos Shewhart pueden ser poco sensibles a estos desajustes, los cuales pueden tardar mucho tiempo en detectarse. En este estudio se aplican cartas de control EWMA, las cuales son más apropiadas que las tradicionales para detectar pequeños desajustes con mayor rapidez. Disponer de las cartas CEP para el monitoreo y el posterior análisis de las variables de proceso permitirá detectar de manera oportuna los cambios en la calidad del producto, evaluar aspectos de la calidad de los procesos de manufactura y ejercer mejoras continuas en estos. Abstract This study aims to apply the methodology of statistical process control charts in the monitoring of the net weight of soap bars of a production line, with the objective of evaluating the evolution of this variable as a characteristic of product quality; the results of traditional charts are compared to EWMA memory charts. In manufacturing processes where the misalignments are minimal, Shewhart charts may be less sensitive to these mismatches, which may take a long time to be detected. In this study are applied EWMA control charts that are more appropriate than traditional ones to detect small mismatches more quickly. Having the CEP charts for the monitoring and subsequent analysis of the process variables will enable timely detection of changes in product quality, evaluation of quality aspects of the manufacturing process and continuous improvement in the processes.