Este artículo presenta un marco innovador para el mantenimiento predictivo de sistemas de litografía en la fabricación de semiconductores, combinando Aprendizaje Federado y Regresión por Procesos Gaussianos para detectar anomalías dinámicas y prever fallos antes de que provoquen paradas costosas en producción.

La litografía es un proceso extremadamente preciso donde cualquier tiempo de inactividad implica pérdidas económicas significativas. Las estrategias tradicionales de mantenimiento, ya sean programadas o reactivas, resultan insuficientes para minimizar costes y maximizar la disponibilidad. El mantenimiento predictivo aprovecha datos de sensores para anticipar fallos y planificar intervenciones proactivas.

Federated Learning o Aprendizaje Federado permite entrenar modelos colaborativos entre varias plantas sin compartir datos sensibles. Cada equipo o fábrica entrena un modelo local con sus propios registros de sensores y envía solo actualizaciones de modelo a un servidor central que agrega y redistribuye el modelo global. Esto preserva privacidad y cumple con restricciones regulatorias, ideal para empresas con fábricas en diferentes países.

La Regresión por Procesos Gaussianos GPR modela una distribución de probabilidad sobre funciones y aporta, además de predicciones, una medida de incertidumbre. En mantenimiento predictivo esto es crucial: no solo se estima el tiempo de vida restante de un componente, sino también la confianza en esa estimación. GPR utiliza una función de covarianza o kernel que mide la similitud entre lecturas de sensores. Un ejemplo de kernel radia l es k(x, x_prime) = exp(-||x - x_prime||^2 / (2 s^2)), donde s ajusta la escala de similitud en el espacio de características.

Esquema operativo propuesto: recolección de datos de sensores (vibración, temperatura, potencia de láser, presión, caudal), entrenamiento local de modelos GPR en cada equipo, envío de actualizaciones al servidor para Federated Averaging, redistribución del modelo global y predicción en tiempo real con estimación de incertidumbre. Con este flujo, patrones aprendidos en una planta ayudan a anticipar fallos en otra sin exponer datos crudos.

Ventajas técnicas: protección de la privacidad empresarial mediante FL, capacidad de modelar relaciones no lineales y cuantificar incertidumbre con GPR, y mejora de la generalización al combinar información heterogénea. Limitaciones: coste computacional de GPR en grandes volúmenes de datos, riesgo teórico de ataques de envenenamiento en FL y dificultad para detectar modos de fallo completamente nuevos no presentes en los históricos.

En la fase experimental se instalaron acelerómetros, sensores de temperatura, medidores de potencia y flujómetros en varios equipos de litografía. Los datos fueron limpiados, normalizados y almacenados en un data historian para entrenamiento local. El proceso federado se coordinó con un servidor de agregación que aplicó un promedio ponderado de parámetros, dando más peso a clientes con mayor cantidad de datos o mejor rendimiento local.

Las métricas de evaluación incluyeron RMSE, MAE y R cuadrado para estimación de la vida útil restante. También se realizaron pruebas estadísticas para comparar el enfoque federado con un modelo centralizado, y estudios de ablación para identificar qué sensores aportaban mayor valor predictivo. Se incluyeron análisis de sensibilidad y optimización de hiperparámetros mediante validación cruzada para garantizar robustez.

Resultados clave: reducción del RMSE en torno al 15% y aumento del R cuadrado en un 10% frente a modelos centralizados en escenarios evaluados, mejor capacidad de generalización a diferentes modos de fallo y reducción de intervenciones no planificadas. Además se implementó un algoritmo de control en tiempo real que ajusta intervalos de mantenimiento según las predicciones y la incertidumbre estimada, optimizando disponibilidad y coste operativo.

Para garantizar la seguridad del proceso federado se incorporaron medidas de defensa frente a ataques de envenenamiento, control de versiones de modelos, y mecanismos de validación de comportamiento de clientes antes de su inclusión en la agregación global. A nivel operativo se diseñó la integración con sistemas de supervisión industrial y plataformas en la nube para almacenamiento y orquestación de modelos.

Profundizando técnicamente, una aportación relevante es el uso de un kernel RBF con escala de longitud adaptativa que se ajusta localmente en cada cliente y se armoniza durante la agregación federada. Además se aplicó un esquema de ponderación en Federated Averaging que favorece contribuciones con mayor representatividad, mejorando la precisión global sin sacrificar privacidad. Esta combinación permite modelar dinámicas no lineales complejas, típicas de un sistema de litografía con interacciones entre vibración, temperatura y rendimiento óptico.

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Conclusión: la integración de Aprendizaje Federado con Regresión por Procesos Gaussianos ofrece una solución poderosa y respetuosa con la privacidad para el mantenimiento predictivo de sistemas de litografía. Esta aproximación mejora la precisión de las predicciones, permite gestionar la incertidumbre y reduce tiempos de inactividad, aportando valor económico tangible. Q2BSTUDIO puede acompañar en el diseño, desarrollo e integración de estas soluciones a medida, adaptándolas a los requisitos de cada planta y garantizando seguridad y escalabilidad.

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