Las cartas de control de Shewhart con límites de control estimados son ampliamente utilizadas en la práctica. Sin embargo, los límites de control estimados suelen estar afectados por errores de estimación en la fase-I. Estos errores de estimación surgen debido a la variación en la elección del tamaño de la muestra por parte del practicante, así como a la presencia de errores atípicos en la fase-I. La variación innecesaria, debido a errores atípicos, perturba los límites de control implicando una carta de control menos eficiente en la fase-II. En este estudio, proponemos modelos basados en detectores de valores atípicos de Tukey y desviación absoluta mediana para detectar los errores en la fase-I. Estos dos modelos de detección de valores atípicos son tan eficientes y robustos como libres de distribución. Utilizando el método de simulación de Monte Carlo, estudiamos el efecto de la estimación a través de los modelos propuestos de detección de valores atípicos en la carta de Shewhart tanto en entornos normales como no normales. La evaluación del rendimiento se realiza mediante el estudio de las propiedades de longitud de corrida, a saber, la longitud de corrida promedio y la desviación estándar de la longitud de corrida. Los hallazgos del estudio muestran que las estructuras de diseño propuestas son más estables en presencia de detectores de valores atípicos y requieren menos observaciones en la fase-I para estabilizar las propiedades de longitud de corrida. Finalmente, implementamos los hallazgos del estudio actual en la industria de fabricación de semiconductores, donde se extrajo un conjunto de datos reales de un proceso de fotolitografía.