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Devido a necessidade de se alcançar níveis de precis˜ao cada vez maiores, isto é, reduzir ao máximo os erros de medida, este trabalho considera o modelo de regressão com erro nas variáveis proposto por [3], mais especificamente o modelo aditivo estrutural e o combina a metodologia de construção de gráficos de controle de regressão de [5], desenvolvendo desta forma uma ferramenta inédita e inovadora, denominada gráfico de controle de regressão estrutural. Independente do erro padrão utilizado (erro padrão sobre a reta de regressão ajustada, erro padrão sobre a esperança condicional de Y dado X e o erro padrão sobre um valor predito da variável dependente) pode-se verificar que o gráfico de controle de regressão estrutural monitora de forma satisfatória processos com variáveis relacionadas.