爱普生机器人维修诊断方法主要包括基于信号处理的诊断方法、基于故障模型的诊断方法、基于神经网络的诊断方法、基于粗糙集的诊断方法、基于遗传算法的诊断方法、基于故障树的诊断方法、基于专家系统的诊断方法和基于模糊集的诊断方法等。
由于每种方法都有其固有的优点、缺点和不足，或者针对某些特定的情况有效，而对其他情况效果则不明显，因此，利用各种故障诊断方法的优点，将多种诊断方法有机结合起来，实现优势互补，提高故障诊断的准确性，使其能更好地满足应用企业的需求，是今后爱普生机器人维修故障诊断技术需要继续研究的方向。
研究机器人故障诊断技术的目的是为了提高故障诊断的准确性和故障排除的及时胜，确保机器人能够安全稳定的运行，随着机器人的功能越来越多，应用越来越广泛，机械结构越来越精密，控制系统越来越复杂，对爱普生机器人维修诊断技术提出了更高的要求。
虽然经过机器人领域的技术专家多年的努力研究，现在已经提出多种先进的故障诊断方法，但是工业机器人故障诊断技术尚不完善，仍有一些工程应用问题需要更深入的研究。
