Este estudio investiga la extensión del gráfico de control c-chart a la metodología bayesiana, utilizando la distribución gamma para establecer límites de control. Al comparar el rendimiento del enfoque bayesiano con el de dos métodos existentes (el método frecuentista tradicional y el método bayesiano con Jeffreys), evaluamos su efectividad en términos de longitudes promedio de corrida (ARLs) y tasas de falsas alarmas (FARs). Los resultados de la simulación indican que el método bayesiano propuesto supera consistentemente a las técnicas existentes, ofreciendo ARLs más grandes y FARs más pequeñas que se aproximan estrechamente a los valores nominales esperados. Si bien el enfoque bayesiano sobresale en la mayoría de los escenarios, pueden surgir desafíos con valores grandes del parámetro, lo que requiere ajustes en los hiperparámetros de la distribución gamma previa. Específicamente, se recomiendan valores más pequeños del parámetro de tasa para un rendimiento óptimo. En general, nuestros hallazgos sugieren que la extensión bayesiana del gráfico c-chart proporciona una alternativa prometedora para mejorar el monitoreo y control del proceso.