工程技术和装备制造是石油工业服务与支持的两大核心力量，犹如“左膀右臂”。油气生产、炼油化工及油气储运销等业务的健康有序发展，离不开工业互联网的深度参与。
工程技术企业主要承担物探、钻井、录井、测井、井下作业等关键任务，致力于精准探测地下油气藏分布、分析油气藏储量，保障油气井持续稳定地产出原油和天然气。装备制造企业则通过制造工厂，为油气田企业和炼化企业提供大量生产设备、配件及技术服务支持，包括抽油机、工业泵、压缩机、加热炉、钢管等产品，以及设备远程在线监测和售后服务。可以说，工程技术和装备制造如同油气生产和炼油化工主营业务的“网上服务管家”，为石油工业核心业务的高质量、快速发展提供了坚实保障。
随着云计算、物联网、大数据、数字孪生、人工智能等技术的不断成熟，以及工业互联网应用模式的持续创新，石油工业互联网——“网上”服务正发挥着越来越重要的作用。目前，该服务在工程技术领域的钻井实时工况识别、钻头钻具寿命预测，以及装备制造领域的生产分析、制造工艺质量分析和能源消耗分析等方面，已取得良好的应用成效。在工程技术方面，已实现远程实时在线监测，能够对钻井复杂事故进行智能报警；在装备制造方面，企业生产效率显著提升，机组平均无故障运行时间延长，钢管焊接一次性通过率提高，生产车间能耗有效降低。
（1）网上服务“智能管家”之钻井工况识别工业应用。钻井就是通过钻头高速旋转不断向地下钻入，直至成功到达地下油气层。钻井大部分工作都在地下完成，人眼无法看见，且钻井工作属于高危险工种，搞不好会导致钻机设备烧毁等安全事故，甚至在钻井的报废。钻井工况识别方面长期存在准确性和时效性不高、人员水平参差不齐等问题。主要靠地质预告、现场工程师填报和实时参数组合判断等方法进行工况识别和险情预警。
石油工业互联网“网上”服务“智能管家”——钻井工况识别工业应用可以在电脑上实时查看所钻井身体内部情况（地下钻井工况）。利用大数据技术建立重点设备选型及事故复杂预测模型，实现工况自动识别和险情自动预警，提高设备优选方案的科学性以及事故复杂预警的准确率，促进现场作业从传统钻井向智能钻井转变。同时，结合工程技术业务专家的工程技术理论与实钻经验，采集设备数据和事故复杂台账数据，挖掘钻井事故深层次规律，总结出了钻井不同工况下的异常。
（2）网上服务“智能管家”之钻头钻具寿命预测工业应用。钻头作为破碎地下岩层的主要工具，在旋转时具有冲击、压碎和剪切破碎地层岩石的作用，充当着地下“攻城略地”的排头兵。钻井时常出现掉钻头牙轮、掉钻头、卡钻等主要事故。长期以来，国内常用的钻井工况采集系统功能较为单一，仅能对简单的钻井参数进行计算，系统数据利用率不高，不能实时查看复杂工况的详细信息，而且需要通过人工经验判断钻井设备故障，无法完全满足现场实时钻井作业的需要。
石油工业互联网网上服务“智能管家”——钻头钻具寿命预测工业应用基于大数据技术，建立钻头及钻具预测模型，实时预测钻头、特殊钻具剩余使用寿命，减少不必要的钻头、钻具更换次数，节约钻井设备及相关配件维护成本。
（3）网上服务“智能管家”之装备制造工艺质量分析工业应用。如何优化装备制造企业产品工艺设计？如何提高制造产品的出厂优良率？如何保障制造产品的过硬质量？这些是装备制造企业面临的最为头痛的问题。网上服务“智能管家”——装备制造工艺质量分析工业应用可以排忧解难。
“智能管家”通过实时采集的每一个产品（如钢管）的质量检测数据，并按车间、班组、岗位、项目等不同纬度进行统计，为企业、车间各级质量管理部门分析质量完成情况，确保为达到质量控制指标要求提供决策依据。对于不合格产品，结合工艺数据分析质量数据，建立工艺质量优化分析模型，帮助工艺部门优化产品工艺设计，推动产品质量不断提升。
（4）网上服务“智能管家”之装备制造能源消耗分析工业应用。装备制造企业是用电耗电大户，如不对装备制造生产线这个“电老虎”进行严格管控，会直接将制造企业辛辛苦苦赚来的利润给吐出来。网上服务“智能管家”——装备制造能源消耗分析工业应用的出现，牢牢地将这只“电老虎”关进笼子里，不让它再“肆意妄为、到处伤人”，乖乖地按照“智能管家”的要求为制造企业服务。
网上服务“智能管家”——装备制造能源消耗分析工业应用提供能耗可视化分析功能，通过实时采集大型能耗设备（如中频加热、热处理）的电量、电流、电压、功率因数等数据，经过综合计算分析，按照不同时间段进行统计，结合产量计算能源吨耗数据和阶梯电价核算用电成本，为制造企业优化生产排产计划、降低用电成本提供科学决策依据。