En muchos casos, es difícil obtener información distribucional precisa sobre secuencias multivariadas. Por lo tanto, es necesario proponer métodos no paramétricos para monitorear secuencias multivariadas. Este artículo discute el problema de detección de cambios multivariados y utiliza la función kernel como estadístico para construir el gráfico de Suma Acumulativa Multivariada no paramétrica, bajo la suposición de que existe información previa sobre los cambios abruptos. A través de análisis teóricos y numéricos, mostramos que el gráfico de control propuesto es más efectivo en comparación con otros gráficos de control existentes. El buen efecto de monitoreo de este método demuestra un fuerte potencial de aplicación.