Como parte de este proyecto se van a construir gráficas de control para la media utilizando un enfoque Bayesiano. Se asume que la característica de calidad a controlar se puede modelar mediante una distribución normal. Se va a desarrollar un estudio de simulación para analizar el desempeño de la gráfica de control suponiendo dos casos: varianza conocida y desconocida. Se va a establecer un modelo conjugado Bayesiano, por lo tanto la distribución a priori para la media es normal y en el caso donde la varianza es desconocida se define como distribución a priori para la varianza la Gamma-inversa(v,v). Se van establecer los límites de control a partir de la distribución predictiva posterior, que también es normal. Para ambos casos, se estudiará el efecto que tiene la especificación de las distribuciones a priori para los parámetros desconocidos y se evaluará el desempeño de las cartas de control en la fase II mediante la probabilidad de señal. En el estudio de simulación se evaluarán los efectos de tamaños de muestra, distancia de la media a priori con relación a la media de la muestra de calibración, y un indicador de cuán informativa es la distribución a priori de la media poblacional. Adicionalmente se estudiará el efecto del parámetro v en el caso de varianza desconocida. En este proyecto también se van a estudiar las gráficas de control multivariadas utilizando el estadístico T^2. En particular se va a analizar y evaluar algunas de las metodologías que existen para interpretar las señales fuera de control. Se construirá una aplicación Shiny que integre dichas metodologías. Se espera que las personas de la industria que utiliza estas metodologías, encuentren en la aplicación Shiny una manera amigable para utilizarlas.