1. 确认DAG是否已被正确配置，并且其所属的DAG文件被正确部署到Airflow的DAG目录中。

2. 确认DAG未被手动设置为不活跃状态。可以使用以下代码行来检查DAG的状态：

from airflow.models import DagBag
dag_bag = DagBag()
dag_bag.get_dag(dag_id)

其中，dag_id应替换为你的DAG的ID，在DAG的默认参数中定义。

3. 检查所编写的DAG的start_date参数是否大于当前时间。通过以下方式，可以在DAG文件中设置一个日期，用来表示DAG的初始运行时间：

from datetime import datetime
default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2019, 1, 1),
}

如果此参数设置为未来的时间，则DAG不会在到达指定时间之前自动触发。

4. 检查与DAG相关联的任务或依赖项的状态，确保它们已经成功地完成。

5. 确认Airflow调度器正在运行，它将负责按照您的DAG的配置来触发任务。可以使用以下命令来检查调度器是否在运行：

ps aux | grep airflow

如果需要的话，可以通过以下命令启动调度器：

airflow scheduler

6. 在你的DAG文件中添加DAG的调度时间。使用以下代码行可以将此调度时间设置为每小时运行一次（注意：schedule_interval参数的值必须是正整数时间量，如果你使用了类似'1h30m”的时间格式，你需要将其转换成分钟）：

DAG(default_args=default_args,
    dag_id='example_dag',
    schedule_interval='@hourly'
)

7. 确认你的DAG有一个任务在等待对外部系统的响应。如果DAG的任务仅在试图与外部系统进行通信时才能运行，那么如果存在通信故障，DAG任务就不会被触发。在这种情况下，建议添加任务超时和重试机制。