要实现“设备高效”，就必须“管之有道”，来自设备层的数据支撑将是必不可少的，提高设备效能的2个关键在于降低平时停机时间 (MDT) 和提高平均无故障时间 (MTBF)。
通常来说，设备维护可大致可分为三个层次：纠正性维护，预防性维护和预测性维护。
设备出现故障后，工厂经常面临缺乏有效的手段，快速识别故障原因，结果花费大量人力、时间排查，造成长时间停机。
WinCC与PLC硬件控制系统的全集成，为用户提供系统诊断和过程诊断功能，如：某个远程I/O站点的一个模拟量模块出现了系统故障，可能造成整个庞大复杂的控制系统停运，维护人员只需在WinCC的客户端，甚至手机上查看，就能知道是哪个模块出现问题，而无需挨个挨个打开电控柜去查。
对于过程故障，WinCC不但能识别故障现象，也有能力识别真正的原因，如：按下水泵的启动按钮，现象是水泵并没有启动起来，真正的故障原因可能是因为前端的电动阀出现机械故障，未能打开到位，不满足水泵的启动条件，而不是水泵本身出现故障。
总之，WinCC可以有效地帮助用户缩短故障排查的时间，提高纠正性维护的效率。
为了避免非计划停机，很多工厂都有预防性的维护保养，但大多数由于条件所限，也只是简单地基于固定时间间隔来执行，如每个季度的第1天全厂停厂检修；但是，当生产有高峰低谷时，这种维护计划就无法动态地适应生产状态，可能造成维护不足或保养过度。
WinCC的PM-MAINT设备管理选件，可以根据预定义的设备运转时间周期和负荷自动触发维护请求，如：压机累计工作1000个小时，需要更换润滑油，或累计生产了10万个工件后，需要更换模具，都会自动的创建维护工单。
工单可以关联设备信息，包括：固资号、设备生产商、设备供应商等信息。
维护人员信息，包括：人员资质、资格、工时成本等。
材料、工具、备件信息，包括：类型和材料成本等。
设备文档库，包括：拆装指导视频，设计图纸，使用手册等。
维护的工作流程也变得系统化了，各环节在平台上都可以跟踪追溯。
当相关维护人员接收到维护请求后即可在平台上计划维护时间、开始维护、结束维护、维护反馈录入等相关操作，最终由管理人员确认维护效果后完成维护过程，自动生成完整的维护报告，包括各环节的时间节点，材料成本，工时成本等。
整个维护工单的生命周期如图所示：预测性维护，立足于“状态监测”，强调于“预诊断”，是指不定期或连续地对现场设备的健康状况进行监测，依据其结果，预判设备有无异常或故障趋势，再采取有针对性的预维护。
预测性维护有多种方式，如：红外热成像、超声监测、铁谱分析、设备电流监测、振动分析等，其中振动分析占据了最大的45%的比重。
西门子振动分析产品SIPLUS CMS1200产品，可对电机之类的旋转设备进行基于特征值的诊断、频率选择性诊断。
用户通过WinCC监视设备的状态信息、振动特征值的趋势、报警信息等。
在还无明显可察觉的故障表征的情况下，这些数据为用户进行设备维护提供数据支持和决策辅助。
总之，在数字化浪潮来临之际，WinCC正为透明化的设备维护管理，提供神助攻。
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