隨著時代的發展，印刷企業對于印刷機的速度、穩定性、停機率的要求越來越高，這就促使印刷機供應商提升印刷機故障自檢能力。而在印刷機高速運轉的同時不停機故障診斷也是各大廠商研究的熱點之一。所生產的印刷機就配備了全數字化電子顯示系統，該系統是將控制、檢測與診斷相結合，對印刷機在運行過程中所產生的信號進行數字化表征，從而達到全機監測、定點診斷的目的。

這些系統對于常見的機械故障可以達到在線檢測與實時調校的目的，但由于高速印刷機零部件數量多，結構復雜，因此一些較為復雜的故障仍需人工介入，無法達到真正的不停機故障診斷的目的。目前針對于印刷機械的故障診斷方法在國內研究還在起步階段，專業性的故障診斷系統和該方面的專家相對還較為匱乏，僅能完成印刷機械的故障類別模糊分類，而沒有一個完整的診斷系統，因此，這也是未來國內印刷機供應商與各高校研究的重點之一。

印刷機故障診斷系統展望

印刷機故障診斷系統通過對印刷機運行狀態進行實時監測與診斷，從而減少印刷機停機的次數，提升印刷品的質量。而國內對于該方面技術的研究與應用還較為落后，目前已有的技術已無法滿足高速印刷機日益發展所帶來的需求。針對已有方法的研究，將人工智能算法與傳感器技術相結合所開發出的故障診斷系統是未來的大勢所趨。該方法不僅可以利用目前大數據研究的成果，對印刷機運行產生的數據進行分析，并且可以通過算法將印刷機械運行狀態與印品質量相映射，從而完成印刷機故障的在線診斷。

另外，如何將印刷機運行時產生的多元數據進行融合，實現多種故障同時診斷也應加以研究。目前我國仍在該方面與其國外有較大差距，需對多種新興技術的跨領域應用以及相互融合加以重視。并且應大力促進校企結合，從而縮小技術研發到應用之間的隔閡。印刷機械運行狀態的平穩是保證印品質量優良的關鍵因素之一，在高速運轉狀態下，一旦印刷機械出現故障，會造成大量的紙張和油墨等耗材的浪費，造成污染，如何快速準確地發現并且解決印刷機械所產生的故障是當前研究熱點之一。

印刷機械在運轉時會產生大量的多種類的信號數據，如何將不同種類的數據融合表征從而實現更加準確的故障診斷是目前研究的關鍵。依照當前的研究趨勢，模塊化的印刷機組受到更多印刷企業的青睞，因此未來應將印刷機械故障監測裝置完善并且模塊化以便適應不同種類印刷機械、不同的印刷環境，并且提高印刷品的質量。另一方面，隨著硬件水平的不斷提升，采集到印刷機械信號數據的規模也逐漸增大，快速而準確地從大量的數據中提取關鍵的信息也是需要研究的關鍵點，引入深度學習算法等現代數據挖掘算法是解決這些問題的最有效途徑。