Entre los procesos de atributos, el número de no conformidades que se ajustan a una distribución de Poisson es uno de los atributos de calidad más cruciales. Además, debido a la variedad de atributos de calidad, la importancia del proceso de Poisson multivariante en la industria no puede ser subestimada. Un proceso de Poisson multivariante fuera de control puede ser detectado utilizando una alarma en un gráfico de control multivariante. Sin embargo, identificar los atributos de calidad específicos que llevaron a los cambios en el proceso es complejo. El estudio se centra en las causas que llevan a cambios en los procesos de Poisson multivariante, a diferencia de la mayoría de los estudios que examinan cambios en procesos normales multivariantes. Este documento presenta inicialmente un método estadístico para detectar valores atípicos en una distribución de Poisson multivariante. Además, se desarrolla un algoritmo de prueba progresiva para identificar las variables responsables de una falla dentro de un proceso de Poisson multivariante. Según los resultados de la simulación, el enfoque propuesto puede determinar efectivamente las fuentes de una falla en un proceso de Poisson multivariante.