[pt] É importante investigar formas de aumentar a eficiência de gráficos de controle estatístico de processos por atributos, porque o controle por atributos tipicamente exige tamanhos de amostra muito grandes para se obter um tempo rápido de sinalização de desvios no processo, e estes tamanhos de amostra podem ser altamente indesejáveis ou mesmo inviáveis em diversas situações práticas. Os esquemas adaptativos, que consistem em variar um ou mais dos parâmetros do gráfico de controle (tamanho de amostra, intervalo de tempo entre amostras e abertura dos limites de controle) de acordo com a informação precedente fornecida pelo gráfico (isto é, de acordo com a posição do último ponto registrado), proporcionam, para a detecção de desvios pequenos a moderados no processo, uma melhor eficiência que os esquemas tradicionais, de parâmetros fixos. Enquanto que esquemas adaptativos têm sido propostos para gráficos de controle por variáveis, para gráficos por atributos - apesar da necessidade e oportunidade acima mencionada de investigar formas de aumentar a eficiência de gráficos de controle estatístico de processos por atributos - há uma lacuna na literatura, a ser preenchida. Esta é a motivação do presente trabalho, que propõe um esquema adaptativo para gráficos decontrole por atributos, aplicável tanto a gráficos de np como de c, variando todos os parâmetros do gráfico. Desenvolve-se o modelo matemático para cálculo das medidas de desempenho; este modelo foi implementado em uma planilha eletrônica, o que permitiu analisar quantitativamente o desempenho do esquema em uma larga gama de casos, comparando-o ainda com o desempenho de gráficos tradicionais (com parâmetros fixos), e com o de outros esquemas adaptativos, com menor número de parâmetros variando. O esquema proposto mostrou-se sensivelmente mais eficiente na maioria das situações de interesse, respondendo portanto à necessidade, que motivou o trabalho, de buscar formas de aumentar a eficiência de gráficos por atributos. Resultados adicionais do trabalho são: a identificação das situações em que cada esquema é mais eficiente (ou do esquema mais eficiente em cada situação) e conjuntos de valores recomendados para os parâmetros dos gráficos em cada situação. Estes resultados facilitam a operacionalização da ferramenta para uso na prática. / [en] It is important to investigate ways to improve the efficiency of the statistical control charts for attributes, because the controls for attributes typically require very large sample sizes for quick detection of changes in the process, and these sample sizes can be extremely undesirable or eventually unfeasible in many practical situations. The adaptive schemes, which vary one or more parameters of the control charts (sample size, sampling interval and control limit width) according to the most recent information about the process (the position of the last sample point in the chart), were proven to be more efficient than the traditional (fixed parameters) scheme in detecting small to moderate changes in the process. Although there is a large volume of work on adaptive schemes applied to variables control charts, there is a lack of adaptive schemes for control charts for attributes in the literature, despite the already mentioned need and opportunity of investigating ways to improve the efficiency of the statistical control charts for attributes. This is the motivation of this work. A fully adaptive scheme is proposed for both np and charts. The mathematical model is developed for the measures of performance; this model was implemented in a spreadsheet, and used for the quantitative evaluation of the scheme efficiency, and comparison with the fixed-parameter (traditional) scheme and also with other adaptive schemes, with only one or two parameters variable. The proposed scheme proved to be significantly more efficient in the majority of the situations of interest, answering the necessity of finding ways to improve the efficiency of control charts for attributes. Additional results of this work are: the identification of the situations in which each of the schemes here analyzed is the most efficient (or, the other way around: indication of the most efficient scheme for each situation), and a set of recommended values for the design parameters for each scheme, in each situation. These results are meant to make easier the adoption of the scheme in practice, increasing thereby its usefulness. / [es] El desarrollo de técnicas que aumenten la eficiencia de gráficos de control estadístico de procesos por atributos tiene gran importancia porque el control por atributos típicamente exige tamaños de muestra muy grandes para obtener un tiempo rápido de señalización de desvíos en el proceso. En diversas situaciones prácticas estos tamaños de muestra pueden ser altamente indeseables o incluso inviables. Los esquemas adaptativos, que consisten en variar uno o más parámetros del gráfico de control (tamaño de muestra, intervalo de tiempo entre muestras y abertura de los límites de control) de acuerdo con la información precedente ofrecida por el gráfico (esto es, de acuerdo con la posición del último punto registrado), proporcionan, para la detección de desvíos pequeños a moderados, una mayor eficiencia que los esquemas tradicionales, de parámetros fijos. Mientras que los esquemas adaptativos han sido propuestos para gráficos de control por variables, para gráficos por atributos - a pesar de la necesidad y oportunidad mencionada de investigar formas de aumentar la eficiencia de gráficos de control estadístico de procesos por atributos - no existen muchas referencias en la literatura. Esta es la motivación del presente trabajo, que propone un esquema adaptativo para gráficos de control por atributos, aplicable tanto a gráficos de np como de c, variando todos los parámetros del gráfico. Se desarrolla el modelo matemático para el cálculo de las medidas de desempeño; este modelo fue implementado en una planilla electrónica, que permitió analizar cuantitativamente el desempeño del esquema en una amplia gama de casos, comparando con el desempeño de gráficos tradicionales (con parámetros fijos), y con el de otros esquemas adaptativos, con menor número de parámetros variando. El esquema propuesto se mostró sensiblemente más eficiente en la mayoría de las situaciones de interés que motivaron el trabajo. Resultados adicionales del trabajo son: la identificación de las situaciones en que cada esquema es más eficiente (o del esquema más eficiente en cada situación) y conjuntos de valores recomendados para los parámetros de los gráficos en cada situación. Estos resultados facilitan la operacionalización de la ferramenta para uso en la práctica.