Optimización Automatizada de Procesos Jerárquicos mediante Relajación Dinámica de Restricciones y Aprendizaje por Refuerzo

Resumen

Presentamos un marco innovador para la optimización jerárquica y automatizada de Process Flow Graphs en la fabricación de semiconductores, combinando Relajación Dinámica de Restricciones DCR con agentes de Aprendizaje por Refuerzo. A diferencia de las técnicas globales tradicionales, nuestro método descompone el grafo de proceso en niveles jerárquicos, aplica relajaciones temporales y controladas de restricciones según datos en tiempo real, y emplea un agente basado en Deep Q-Network para aprender políticas operacionales que maximicen el rendimiento, reduzcan el tiempo de ciclo y mantengan la robustez frente a límites críticos. Los beneficios comerciales son inmediatos y estimamos mejoras típicas en yield entre 5 y 15 por ciento y reducciones de ciclo entre 10 y 20 por ciento en instalaciones de vanguardia.

Introducción

La fabricación de semiconductores implica secuencias complejas de operaciones representadas por Process Flow Graphs PFG. La optimización precisa de estos grafos es clave para alcanzar altos rendimientos y cumplir especificaciones exigentes. Las metodologías clásicas presentan problemas de escalabilidad y adaptación ante desviaciones en tiempo real. Proponemos una solución práctica y comercializable que integra descomposición jerárquica del PFG, Relajación Dinámica de Restricciones y Aprendizaje por Refuerzo para ofrecer optimización en línea, adaptable y eficiente.

Marco teórico

Representación PFG

Definimos el PFG como un grafo dirigido acíclico G igual a V, E donde los nodos V representan etapas de proceso y las aristas E los flujos de material y dependencias. Cada arista i, j incorpora tasas de throughput, tiempos de operación y restricciones de compatibilidad y capacidad.

Relajación Dinámica de Restricciones DCR

DCR permite relajar temporalmente restricciones individuales según una evaluación de riesgo Ri y un término de penalización Pi asociado al coste de violación. El factor de relajación alpha i depende de estas señales y de predicciones de impacto, lo que permite priorizar continuidad de flujo y rendimiento global sobre la estricta aplicación local de todas las normas en todo momento.

Aprendizaje por Refuerzo

Utilizamos un agente DQN que observa un vector de estado con métricas de equipo, tasas de throughput, colas y detección de defectos, y ejecuta acciones que modulan los factores alpha i. La función de recompensa combina yield y tiempo de ciclo con pesos w1 y w2 optimizados mediante Bayesian optimization para reflejar objetivos económicos reales.

Metodología propuesta

Descomposición jerárquica

El PFG se descompone recursivamente en subgrafos manejables para permitir optimizaciones locales en paralelo y reducir la complejidad de cálculo del DCR. Esta jerarquía facilita además la integración incremental con sistemas de ejecución de fabricación MES y permite escalar desde células piloto hasta fabs completas.

Implementación DCR guiada por RL

El agente observa el estado s, aplica una acción a que ajusta factores de relajación y recibe una recompensa R que refleja yield y ciclo. El entrenamiento se realiza en un entorno simulado representativo, permitiendo al agente aprender políticas que generalizan a condiciones reales y fluctuantes.

Fusión de puntuaciones y explicabilidad

Para evaluar contribuciones relativas y garantizar decisiones robustas se integra una fusión de scores que combina métricas de DCR, factibilidad lógica y repetibilidad, apoyada en valores de Shapley que explican la importancia de cada restricción y acción sobre el resultado global.

Diseño experimental

Entorno de simulación

Se construyó un modelo de simulación de eventos discretos de una planta tipo utilizando herramientas de simulación industrial. El modelo reproduce equipos clave, flujos de material y características de proceso para permitir un entrenamiento seguro y validación estadística.

Comparación de referencia y métricas

Comparamos la solución DCR-RL con optimización global clásica como algoritmos genéticos y con una estrategia DCR fija sin aprendizaje. Las métricas principales incluyen throughput, tiempo de ciclo, yield y tasa de violación de restricciones. El análisis estadístico emplea pruebas t y ANOVA para validar significancia de resultados.

Resultados y discusión

En escenarios complejos el enfoque DCR-RL mostró mejoras superiores en throughput y reducción de tiempo de ciclo frente a los enfoques de referencia. Un caso de prueba representativo alcanzó más de 12 por ciento de aumento de throughput y 5 por ciento de reducción del tiempo de ciclo, manteniendo la tasa de violaciones dentro de límites aceptables. Los análisis de sensibilidad y regresión demostraron que la política aprendida prioriza intervenciones de bajo riesgo con alto impacto en throughput.

Escalabilidad y hoja de ruta de despliegue

Corto plazo 1 a 2 años: integración con MES para adquisición de datos en tiempo real, validación en celdas piloto y servicios de software a medida para la adaptación al entorno de planta. Mediano plazo 3 a 5 años: despliegue en fábricas completas con modelos de proceso más sofisticados y agentes IA adaptativos. Largo plazo 5 a 10 años: optimización autónoma del PFG con mínima intervención humana y capacidades de autoaprendizaje continuo.

Aplicabilidad comercial y servicios de Q2BSTUDIO

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Verificación y fiabilidad técnica

La robustez del marco se valida mediante simulación y pruebas estadísticas, y se complementa con análisis de explainability que permiten interpretar las decisiones del agente. La combinación de reglas matemáticas para DCR y aprendizaje reforzado reduce el riesgo de acciones bajas en explicabilidad al tiempo que incrementa la eficiencia operativa.

Conclusión

La integración de descomposición jerárquica, Relajación Dinámica de Restricciones y Aprendizaje por Refuerzo proporciona una solución práctica y comercializable para optimizar procesos complejos de fabricación de semiconductores. Q2BSTUDIO está preparada para acompañar a la industria en la adopción de estas tecnologías mediante software a medida, agentes IA, servicios cloud aws y azure, ciberseguridad y soluciones de inteligencia de negocio como power bi, reduciendo costes y mejorando la competitividad.

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