This case study examined emitted sound and actuated piezoelectric current in a solderpaste jet printing machine to conclude whether quality degradation could be detected with an autoencoder machine learning model. An autoencoder was used to detect anomalies in non-realtime that were defined asa diameter drift with an averaging window from a target diameter. A sensor and datacollection system existed for the piezoelectric current, and a microphone was proposedas a new sensor to monitor the system. The sound was preprocessed with a Fast Fourier Transform to extract information of the existing frequencies. The results of the model, visualized through reconstruction error plots and an Area Under the Curve score, show that the autoencoder successfully detected conspicuous anomalies. The study indicated that anomalies can be detected prior to solder paste supply failure using the sound. When the temperature was varied or when the jetting head nozzle was clogged by residual solder paste, the sound model identified most anomalies although the current network showed better performance. / Denna fallstudie undersökte emitterat ljud och drivande piezoelektrisk ström i en jetprinter med lödpasta för att dra slutsatsen om kvalitetsbrister kunde detekteras med en autoencoder maskininlärningsmodell. En autoencoder användes för att detektera avvikelser definierade som diametertrend med ett glidande medelvärde från en bördiameter. Tidigare studier har visat att den piezoelektriska strömmen i liknande maskiner kan användas för att förutspå kvalitetsbrister. En mikrofon föreslogs som en ny sensor för att övervaka systemet. Ljudet förbehandlades genom en snabb fouriertransform och frekvensinnehållet användes som indata i modellen. Resultaten visualiserades genom rekonstruktionsfel och metoden Area Under the Curve. Modellen upptäckte framgångsrikt tydliga avvikelser. För vissa felfall visade ljudet som indata bättre prestanda än strömmen, och för andra visade strömmen bättre prestanda. Till exempel indikerade studien att avvikelser kan detekteras före lodpasta-försörjningsfel med ljudet. Under varierande temperatur och då munstycket var igentäppt av kvarvarande lödpasta identifierade nätverket med ljud som indata de flesta avvikelser även om nätverket med strömmen visade bättre prestanda.