A maioria dos trabalhos que propõem esquemas de Controle Estatístico de Processos Multivariados (CEPM) e que analisam o desempenho desses esquemas considera alterações nas variáveis observadas. Alguns autores mostraram que, quando alterações no vetor de médias de um processo multivariado ocorrem tipicamente em direções previsíveis, a estatística mais eficaz para o monitoramento do processo é o valor da projeção do vetor de observações (ou de sua média amostral) em cada uma dessas direções. Este trabalho propõe um método para o monitoramento de processos multivariados nos quais alterações nos parâmetros do processo são devidas a causas especiais que afetam variáveis não observáveis e ocorrem em direções conhecidas (ortogonais), e compara seu desempenho com o de gráficos de Shewhart nas variáveis observadas, nas componentes principais, e com o de gráficos de T2 no vetor de variáveis observadas. Além disso, é proposto um esquema complementar de monitoramento para detectar alterações em novas direções fora do hiperplano formado pelas direções conhecidas. Resultados obtidos por simulação mostram que o esquema proposto, de gráficos de controle em variáveis transformadas (projeções do vetor de variáveis observadas nas direções conhecidas), tem melhor desempenho na maior parte dos casos analisados. A análise de desempenho é feita supondo deslocamentos da média nas direções conhecidas (já que estes é que são as alterações conhecidas, ocasionadas pelas causas especiais) e/ou aumentos da variância nessas mesmas direções. A comparação é baseada nas probabilidades de alarme falso e de alarme verdadeiro.