Wiznet makers

Industrial Edge-AI Condition Monitoring & 3D Digital Twin with WIZnet W5500

Overview

COMSATS University Islamabad의 학생 엔지니어링 팀이 STM32H7, ESP32, WIZnet W5500을 활용해 산업용 3상 모터의 상태를 실시간 모니터링하고, Edge AI로 이상 징후를 분석하는 Industrial IoT 시스템을 설계했습니다.

이 프로젝트는 모터의 진동, RPM, 전류 데이터를 수집하고, STM32H7에서 로컬 AI 분석을 수행해 베어링 마모, 축 이상, 불균형, 비정상 진동 등의 고장 징후를 탐지하는 것을 목표로 합니다.

분석 결과는 3D Digital Twin Web Dashboard로 시각화되며, 심각한 이상이 감지될 경우 산업용 contactor를 제어해 모터 전원을 차단하도록 설계되었습니다.

System Architecture

Industrial Motor → Sensors → STM32H7 Edge AI → W5500 Ethernet / ESP32 Wi-Fi → 3D Digital Twin Dashboard

주요 구성은 다음과 같습니다.

STM32H7: Edge AI 및 고속 센서 데이터 처리

WIZnet W5500: 10/100 Ethernet 통신

ESP32: Wi-Fi telemetry

IIS3DWB: 고대역폭 진동 센싱

3D Digital Twin: 모터 상태 시각화

Industrial Contactor: 이상 발생 시 안전 차단

Role of WIZnet W5500

W5500은 이 프로젝트에서 산업용 유선 Ethernet interface 역할을 합니다.

커스텀 4-layer PCB에 직접 탑재되어 있으며, STM32H7 기반 시스템을 산업용 네트워크에 연결합니다.

ESP32가 Wi-Fi telemetry를 담당하는 것과 별도로, W5500은 전용 wired network path를 제공합니다.

따라서 이 프로젝트는 W5500 Ethernet + ESP32 Wi-Fi를 함께 사용하는 Hybrid Network 구조로 볼 수 있습니다.

Hybrid Network

이 프로젝트의 주요 특징 중 하나는 Ethernet과 Wi-Fi를 동시에 활용한다는 점입니다.

• W5500: Wired Ethernet
• ESP32: Wireless Telemetry
• STM32H7: Local Edge AI

산업 현장에서는 고정 설비의 안정적인 연결에는 Ethernet을 사용하고, 무선 telemetry나 dashboard access에는 Wi-Fi를 활용할 수 있습니다.

이 구조는 Industrial IoT 환경에서 Wired + Wireless Network를 결합한 사례로 의미가 있습니다.

Edge AI & Predictive Maintenance

STMicroelectronics의 IIS3DWB ultra-wide-bandwidth vibration sensor가 모터 진동을 측정하고, STM32H7이 데이터를 로컬에서 분석합니다.

프로젝트는 다음과 같은 이상 상태를 조기에 탐지하는 것을 목표로 합니다.

• Bearing wear
• Shaft problems
• Phase imbalance
• Abnormal vibration
• Potential motor failure

센서 데이터를 단순히 서버로 전달하는 것이 아니라 장치 자체에서 분석하기 때문에 Edge AI 기반 Predictive Maintenance 사례로 볼 수 있습니다.

3D Digital Twin

Edge AI 분석 결과는 3D Digital Twin Web Dashboard에서 시각화됩니다.

전체 데이터 흐름은 다음과 같습니다.

Physical Motor → Sensor Data → Edge AI → Ethernet/Wi-Fi → 3D Digital Twin

이를 통해 실제 산업 장비의 상태를 디지털 환경에서 확인할 수 있습니다.

Industrial Safety

프로젝트에는 산업용 contactor를 제어하기 위한 5V mechanical pilot relay도 포함되어 있습니다.

심각한 고장 가능성이 감지될 경우 모터 전원을 차단하도록 설계되어 있어, 단순 모니터링을 넘어 다음의 전체 흐름을 구성합니다.

Sense → Analyze → Communicate → Act

SPE Expansion Potential

현재 프로젝트는 W5500 기반 10/100 Ethernet을 사용하며 SPE를 직접 구현하지는 않습니다.

하지만 산업용 모터, 펌프, 센서 노드를 여러 지점에 분산 설치하는 형태로 확장할 경우 10BASE-T1L 기반 Single Pair Ethernet을 적용할 가능성이 있습니다.

특히 distributed condition monitoring과 industrial sensor networking 관점에서 SPE 확장성이 있습니다.

Why It Matters

이 프로젝트는 W5500을 단순 Ethernet 연결 예제로 사용하지 않고, Edge AI 기반 산업용 Predictive Maintenance 시스템의 네트워크 구성요소로 활용합니다.

WIZnet 관점에서 주목할 포인트는 다음과 같습니다.

• W5500 Hardware TCP/IP Ethernet
• ESP32 Wi-Fi와의 Hybrid Network
• STM32H7 기반 Edge AI
• Predictive Maintenance
• 3D Digital Twin
• Industrial Safety Control
• 향후 SPE / 10BASE-T1L 확장 가능성

FAQ

Q1. 이 프로젝트에서 W5500은 어떤 역할을 하나요?

W5500은 STM32H7 기반 시스템에 10/100 Ethernet 연결을 제공하는 hardware TCP/IP controller입니다.

Q2. Hybrid Network 프로젝트인가요?

네. W5500 Ethernet과 ESP32 Wi-Fi를 함께 사용합니다.

Q3. W5500의 TOE를 활용하나요?

네. W5500의 hardware TCP/IP stack을 활용하는 Ethernet 구조입니다.

Q4. 이 프로젝트는 판매 제품인가요?

아니요. COMSATS University Islamabad 학생팀의 UCC 프로토타입입니다.

Q5. 어떤 분야에 활용할 수 있나요?

Industrial Motor Monitoring, Predictive Maintenance, Factory Automation, IIoT, Smart Factory, Digital Twin 분야에 활용할 수 있습니다.

Q6. Edge AI의 역할은 무엇인가요?

STM32H7이 진동, RPM, 전류 데이터를 로컬에서 분석해 모터 이상 징후를 탐지합니다.

Q7. SPE 확장이 가능한가요?

현재 SPE는 적용되지 않았지만, distributed industrial sensor network로 확장할 경우 10BASE-T1L 기반 SPE 적용 가능성이 있습니다.

Author

Engineering Student Team, COMSATS University Islamabad – Abbottabad Campus, Pakistan

PCBWay account: Engineer

Key Features

• WIZnet W5500 Hardware TCP/IP Ethernet
• STM32H7 Edge AI Processing
• ESP32 Wi-Fi Telemetry
• Ethernet + Wi-Fi Hybrid Network
• IIS3DWB Vibration Monitoring
• Predictive Maintenance
• 3D Digital Twin Dashboard
• Industrial Motor Monitoring
• Industrial Safety Shutdown
• Potential SPE / 10BASE-T1L Expansion

Industrial Edge-AI Condition Monitoring & 3D Digital Twin with WIZnet W5500

Overview

An engineering student team from COMSATS University Islamabad designed an Industrial IoT system that combines STM32H7, ESP32, and WIZnet W5500 to monitor three-phase motors, analyze machine conditions with Edge AI, and visualize results through a 3D Digital Twin dashboard.

The system monitors vibration, RPM, and current, while the STM32H7 performs local analysis to detect early signs of bearing wear, shaft problems, phase imbalance, abnormal vibration, and potential motor failure.

The results are visualized through a 3D Digital Twin Web Dashboard, and severe faults can trigger an industrial contactor to shut down the motor.

System Architecture

Industrial Motor → Sensors → STM32H7 Edge AI → W5500 Ethernet / ESP32 Wi-Fi → 3D Digital Twin Dashboard

Main components include:

• STM32H7: Edge AI and sensor processing
• WIZnet W5500: 10/100 Ethernet connectivity
• ESP32: Wi-Fi telemetry
• IIS3DWB: Wide-bandwidth vibration sensing
• 3D Digital Twin: Machine-condition visualization
• Industrial Contactor: Safety shutdown

Role of WIZnet W5500

The W5500 provides the project's dedicated wired Ethernet interface.

It is integrated directly into the custom four-layer PCB and connects the STM32H7-based system to the industrial network.

While the ESP32 provides wireless telemetry, the W5500 provides a separate wired network path.

This creates a Hybrid Network architecture using W5500 Ethernet and ESP32 Wi-Fi.

Hybrid Network

The project combines wired and wireless networking.

• W5500: Wired Ethernet
• ESP32: Wireless Telemetry
• STM32H7: Local Edge AI

This architecture allows fixed industrial equipment to use Ethernet while wireless connectivity remains available for telemetry and dashboard access.

Edge AI & Predictive Maintenance

The IIS3DWB ultra-wide-bandwidth vibration sensor captures motor vibration, while the STM32H7 analyzes the data locally.

The project is designed to detect conditions such as:

• Bearing wear
• Shaft problems
• Phase imbalance
• Abnormal vibration
• Potential motor failure

Because the analysis is performed locally rather than entirely in the cloud, the system represents an Edge AI-based Predictive Maintenance application.

3D Digital Twin

The Edge AI results are visualized through a 3D Digital Twin Web Dashboard.

The data flow is:

Physical Motor → Sensor Data → Edge AI → Ethernet/Wi-Fi → 3D Digital Twin

This connects physical industrial equipment with a digital monitoring environment.

Industrial Safety

The board also includes a 5V mechanical pilot relay designed to control an industrial contactor.

If a severe fault is detected, the system can disconnect power from the motor.

The complete workflow is:

Sense → Analyze → Communicate → Act

SPE Expansion Potential

The current design uses 10/100 Ethernet with the W5500 and does not directly implement SPE.

However, distributed condition-monitoring nodes installed across motors, pumps, and factory equipment could potentially be extended using 10BASE-T1L Single Pair Ethernet.

This makes the application relevant to future industrial sensor-network architectures.

Why It Matters

This project uses the W5500 as part of a complete industrial system rather than as a basic Ethernet demonstration.

Key points from a WIZnet perspective include:

• W5500 Hardware TCP/IP Ethernet
• Hybrid Network with ESP32 Wi-Fi
• STM32H7-based Edge AI
• Predictive Maintenance
• 3D Digital Twin
• Industrial Safety Control
• Potential SPE / 10BASE-T1L expansion

FAQ

Q1. What does the WIZnet W5500 do in this project?

The W5500 provides a dedicated 10/100 Ethernet interface for the STM32H7-based industrial monitoring system.

Q2. Is this a Hybrid Network project?

Yes. It combines W5500 Ethernet and ESP32 Wi-Fi.

Q3. Does the project use W5500 TOE?

Yes. The W5500 provides a hardware TCP/IP stack for wired Ethernet communication.

Q4. Is this a commercial product?

No. It is a UCC engineering prototype developed by a university student team.

Q5. What applications can this project target?

Industrial Motor Monitoring, Predictive Maintenance, Factory Automation, IIoT, Smart Factory, and Digital Twin applications.

Q6. What is the role of Edge AI?

The STM32H7 analyzes vibration, RPM, and current data locally to detect abnormal motor conditions.

Q7. Can this architecture be expanded to SPE?

Potentially, yes. While SPE is not currently implemented, distributed monitoring nodes could be adapted to 10BASE-T1L in future industrial deployments.

Author

Engineering Student Team, COMSATS University Islamabad – Abbottabad Campus, Pakistan

PCBWay account: Engineer

Individual team member names are not provided in the original project description.

Key Features

• WIZnet W5500 Hardware TCP/IP Ethernet
• STM32H7 Edge AI Processing
• ESP32 Wi-Fi Telemetry
• Ethernet + Wi-Fi Hybrid Network
• IIS3DWB Vibration Monitoring
• Predictive Maintenance
• 3D Digital Twin Dashboard
• Industrial Motor Monitoring
• Industrial Safety Shutdown
• Potential SPE / 10BASE-T1L Expansion