En muchas situaciones, la calidad de un proceso o producto puede ser caracterizada por una relación o perfil funcional. Es bien sabido que las suposiciones de independencia de los términos de error dentro o entre perfiles no siempre son válidas y podrían ser violadas debido a la autocorrelación dentro o entre perfiles. Dado que la mayoría de los índices de capacidad de proceso (PCIs) han sido desarrollados para perfiles lineales simples (SLPs) sin considerar la autocorrelación, este documento proporciona algunos métodos novedosos para analizar la capacidad de SLP bajo cada uno de los dos efectos de autocorrelación diferentes por separado, así como el caso donde ambos efectos de autocorrelación están presentes. Suponemos que el modelo autorregresivo de primer orden AR(1) explica la autocorrelación dentro y entre perfiles en los términos de error. Para evaluar la capacidad del proceso, se introduce un nuevo índice funcional llamado para SLP con errores independientes, y luego se modifica para incluir los tres casos posibles de autocorrelación dentro, entre y simultánea. Los resultados de la simulación demuestran que los esquemas propuestos superan a los esquemas existentes en cuanto a sesgo y criterios de error cuadrático medio (MSE). Además, se obtienen intervalos de confianza bootstrap para el índice propuesto. Finalmente, se utiliza un ejemplo ilustrativo en la industria química para demostrar la aplicabilidad del método propuesto.