制造业停机成本高昂，汽车行业每小时损失达230万美元，劳动力短缺加剧维修难题。传统预测性维护系统彼此孤立，反而延长恢复时间。文章主张采用多智能体系统，由多个专业AI智能体协作完成故障预测、根因分析、工单创建与排程。MongoDB作为统一数据平台，可同时存储传感器时序数据、向量嵌入、智能体记忆与工单记录，并支持向量搜索、全文搜索和变更流，避免多数据库碎片化，适合安全受控的本地部署环境。