[pt] Esta dissertação trata do controle estatístico de processos (CEP) multi-canal, assunto pouco tratado na literatura especializada. As técnicas encontradas na literatura pressupõem condições de validade nem sempre verificadas na prática, a saber: medidas sucessivas efetuadas em cada canal independentes e identicamente distribuídas; todos os canais ajustados, com mesma média e desvio-padrão; e (na maioria dos trabalhos) canais independentes, sem correlação cruzada. O estudo foi motivado por um caso real, em que nenhuma dessas condições se verifica. Este trabalho propõe adaptações e extensões de técnicas existentes para lidar com processos nessa situação; detalha como aplicá-las; ilustra sua aplicação no caso prático analisado; discute limitações e propõe alternativas, e inicia uma discussão sobre as diferentes condições (características das situações práticas) em que cada uma das alternativas é mais apropriada. O trabalho iniciou- se com uma análise exploratória dos processos da empresa, de modo a permitir um diagnóstico do CEP que vinha sendo realizado, e fundamentar a proposta de um novo esquema de controle, mais adequado. O esquema proposto, aplicado aos dados, sinalizou problemas com os processos que as técnicas empregadas não sinalizavam. Embora, em virtude dos prazos para finalização da dissertação e da programação da produção da empresa, que teve interrupções, não tenha sido possível incluir nesta análise a investigação de causas especiais, com revisão dos limites de controle e utilização dos gráficos assim revistos no monitoramento on line, para fins de acompanhamento do desempenho do esquema proposto, mesmo assim a aplicação desse esquema aos dados disponíveis demonstrou ser ele mais sensível a causas especiais que os gráficos que vinham sendo utilizados, e levantou algumas questões, não abordadas na literatura, que são indicadas para pesquisa futura. / [en] This dissertation tackles the problem of statistical control of multi-channel processes, which has been scarcely dealt with in the specialized literature. The techniques found in the literature assume validity conditions which are not always verified in practice, namely: successive measurements taken in each channel should be independent an identically distributed; all the channels should be adjusted, with same mean and standard deviation; and most works assume the channels to be independent, with no cross correlation. The study was motivated by a real case, in which no one of these conditions holds. This work proposes adaptations and extensions of existing techniques in order to deal with this and similar real situations; details the application of the adapted/extended techniques; illustrates their application in the case under analysis; discusses limitations and proposes alternatives, and initiates a discussion about the different conditions (practical situations´ characteristics) in which each alternative is most appropriate. The work began with an exploratory data analysis of the enterprise´s production processes, so as to enable a diagnosis of the statistical process control procedures that were in use, and serve as a basis for the proposal of a new, more adequate, control scheme. The proposed scheme, when applied to the data, signalled problems with the processes which the techniques in use did not signal. Due to the deadlines for ending this dissertation and to programmed interruptions in the production, it has not been possible to include in the analysis the search for special causes with corresponding revisions of the charts´ control limits and the use of the revised charts in on-line monitoring, for the purposes of feedback on the proposed scheme´s performance. Its application to the available data has nevertheless shown it more sensitive to special causes than the charts that were in use, and raised some issues not approached in the literature, which are left as indications for future research.