优化风机性能，降低运维成本，对于广大风机厂来说非常重要。对于老式风机来说，随着年限的增加，以及所需备件的短缺或者不适用，其可靠性将会降低，这将极大地增加运维成本。供应链上来自老化或老旧风机的巨大挑战将会持续下去，其中包括维护旧风机的各种零部件以及了解风机。维修质量，技改升级和远程数据分析在使风机性能最优化过程中有着很重要的作用。
在风机使用寿命结束时，通过使用备件或利用远程诊断可以对风机的磨损和撕裂进行有效的管理。因此，对于风机的维护需求将会持续增长，并会带动全球的风机运维市场增长。根据透明度市场研究(TransparencyMarketResearch)发布的一份报告显示，2014年全球风机运维市场达到了93亿美元，预计到2023年有可能达到206亿美元，2015年到2023年期间，年复合增长率将扩大到 8.8%。
应用预测技术，以提高老旧风机的性能，降低其维修成本。
能够监测部件失效的状态监测系统(CMS)，是一种可以用来优化风机性能的预测技术，也可以降低设备的运维成本。其传感器，就像油粒子分析仪一样，可以扩展风机诊断系统的功能。而主轴承损坏探测器也被证明是有用的。离线油过滤系统提高了液压机的可靠性并降低了运维成本。
升级电子部件，以提高风机的可靠性，降低其运维成本。
风机的各种零部件，如叶片，发电机，逆变器，制动器以及塔筒，都需要定期的维护，因为使用一段时间之后，其性能就会下降。电子部件的升级，可以使风机的性能更优化，并且其可靠性也会更高。通过升级电子部件，可以降低风机的维修成本。安装远程监测系统，也可以增加风机的可靠性并降低其运行成本。
计算机化，以应用程序为基础的维护支持系统，使风机的检验更轻松。
作为一家供应风机零部件并提供服务的龙头企业，SKF已经公布一项分析支持系统的进展，该系统利用云计算采集数据。
为了提高风机的检验效率，降低其维修成本，该应用程序将为风机运营商提供风机性能和可靠性的实时数据。该应用程序在iOS系统和安卓系统中都可以运行。随着这一技术的应用以及其他新兴技术的发展，风机运营商可以更准确地，效率更高地将模拟数据分析和维护报告转化为在线数据收集。
