31-01-2026 - Industrial Automation - Data Processing [EN]-[IT]

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ENGLISH

31-01-2026 - Industrial Automation - Data Processing [EN]-[IT]

With this post, I would like to provide a brief explanation of the topic in question
(lesson/article code: EX_LS_45)

Image created with artificial intelligence, the software used is ChatGPT

What is Data Processing

Image created with artificial intelligence, the software used is Grok

Data processing, commonly referred to as data processing, is a process that occurs within a data acquisition and management system, typically positioned between the acquisition of an analog signal and the production of a final digital signal.
In other words, we can say that data processing transforms raw data into meaningful information using various techniques such as organization and analysis.

The Arithmetic Mean
The arithmetic mean is defined analytically as follows:

Where:
n = number of samples
xi = individual values

We can define the arithmetic mean as the quintessential method for calculating the mean value of a data set. Some consider the arithmetic mean the basic building block of data processing. Almost every time we "average" something in a data processing system, we are using, directly or indirectly, some form of the arithmetic mean.
The arithmetic mean is a descriptive statistic that summarizes a set of values. The arithmetic mean can be used to calculate a grade point average or a monthly sales average.

Limitations of applicability of the arithmetic mean
1- It can only be calculated after all the data in the series are available, making it unsuitable for real-time processing that requires constant updates.
2- Overflow problems, meaning the sum of the data may assume values ​​too large to be represented by the device's word length.
3- Underflow problems, meaning the 1/n term may become too small and not be compatible with the device's representation capacity.

Components to be separated through a data processing procedure
In order to correctly characterize the functioning of a system through a data processing procedure, it is advisable to separate the following components from a measured variable.
-Useful Signal
-Disturbance
-Noise
-Average Value Trend

Defining the Moving Average
The moving average is a method of estimating the mean value used to solve the overflow and underflow problems of the classical arithmetic mean, allowing for a potentially infinite number of samples. It is calculated on a fixed number k of digitized values.
The mathematical expression at step j is as follows:

Where:
k = the data window considered

The moving average is one of the most widely used tools in industrial and management data processing. The moving average is the undisputed king of smoothing in time series and real-time data processing. It is often used to remove daily/weekly noise.

Limitations of applicability

• One limitation of the moving average is its memory footprint. The moving average requires a fixed memory register to hold the k data points on which the recursive average is calculated.
• Another limitation is the algorithm's transient nature, meaning the duration of the initial transient depends on the statistical characteristics of the data, particularly their variance.
  Note: In statistics, variance is a measure of the dispersion of the data around their mean value.
• Steady-state behavior can also limit the applicability of the moving average. Once fully operational, the moving average may exhibit limited dispersion and a periodic pattern.

Conclusions
Data processing in the context of industrial automation can be seen as the brain that allows for the correct interpretation of measured variables, transforming raw data into strategic information for the control and diagnostics of an automated system.

Historical Notes and Questions
1890 - Data processing has its roots in Herman Hollerith's punched cards for the 1890 US Census.
1955 - With the advent of the first computers, the term "Electronic Data Processing" was born, becoming common to describe the automation of office calculations.
Did you know that in 1970, with the advent of microprocessors and PLCs, data processing entered factories directly to control production processes?

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ITALIAN

31-01-2026-Automazione industriale - Data processing [EN]-[IT]

Con questo post desidero fornire una breve spiegazione sull’argomento indicato in oggetto
(codice lezione/articolo: EX_LS_45)

immagine creata con l’intelligenza artificiale, il software usato è ChatGPT

Cos'è il Data Processing

immagine creata con l’intelligenza artificiale, il software usato è Grok

L'elaborazione dei dati, di solito è riportato con il nome in inglese Data Processing, è un processo che avviene all'interno di un sistema di acquisizione e gestione dei dati, solitamente posizionato tra l'acquisizione di un segnale analogico e la produzione di un segnale digitale finale.
In altre parole possiamo dire che il data processing esegue l'elaborazione dati per trasformare i dati grezzi in informazioni significative utilizzando diverse tecniche come l'organizzazione e l'analisi.

La media aritmetica
La media aritmetica viene definita analiticamente come segue:

Dove.
n = numero campioni
xi = singoli valori

Possiamo definire la media aritmetica come il metodo per eccellenza per il calcolo del valore medio di un insieme di dati. Qualcuno considera la media aritmetica come il mattone base del processamento dati. Quasi ogni volta che in un sistema di data processing facciamo una "media" di qualcosa, stiamo usando, direttamente o indirettamente, una forma di media aritmetica.
La media aritmetica è una statistica descrittiva che riassume un insieme di valori. Con la media aritmetica si può creare una media dei voti o una media di vendite mensili.

Limiti di applicabilità della media aritmetica
1-Può essere effettuata solo dopo che tutti i dati della serie sono disponibili, rendendola inadatta per elaborazioni in tempo reale che richiedono aggiornamenti costanti.
2-Problemi di Overflow, cioè la sommatoria dei dati può assumere valori troppo elevati per essere rappresentata dalla lunghezza di parola del dispositivo.
3-Problemi di Underflow, cioè il termine 1/n può diventare troppo piccolo e non essere compatibile con la capacità di rappresentazione del dispositivo

Componenti da separare attraverso una procedura di data processing
Con il fine di caratterizzare correttamente il funzionamento di un sistema attraverso una procedura di data processing, è opportuno separare da una variabile misurata le seguenti componenti.
-Segnale Utile
-Disturbo
-Rumore
-Andamento del valore medio

Definire la media mobile
La media mobile è un metodo di stima del valore medio utilizzato per risolvere i problemi di overflow e underflow della media aritmetica classica, permettendo di gestire un numero di campioni potenzialmente infinito. Si calcola su un numero prefissato k di valori digitalizzati.
L'espressione matematica al passo j è la seguente:

Dove:
k = la finestra di dati considerata

La media mobile è uno degli strumenti più usati in tutto il data processing industriale e gestionale. La media mobile è la regina indiscussa dello smoothing nelle serie temporali e nel processamento dati in tempo reale. Questa è usata spesso per rimuovere rumore giornaliero/settimanale.

Limiti di applicabilità
-Un limite della media mobile è l’occupazione di memoria. La media mobile richiede un registro di memoria fisso per contenere i k dati su cui viene calcolata la media in forma ricorsiva.
-Un altro limite è il transitorio dell'algoritmo, cioè la durata del transitorio iniziale dipende dalle caratteristiche statistiche dei dati, in particolare dalla loro varianza.
Nota: in statistica la varianza è una misura della dispersione dei dati attorno al loro valore medio.
-Anche l’andamento a regime può essere un limite di applicabilità della media mobile. Una volta a regime, la media mobile può presentare una dispersione di ampiezza limitata e un andamento di tipo periodico

Conclusioni
Il Data processing nel contesto dell’automazione industriale può essere visto come il cervello che permette di interpretare correttamente le variabili misurate, trasformando dati grezzi in informazioni strategiche per il comando e la diagnostica di un sistema automatizzato.

Cenni storici e domande
1890 - Il data processing affonda le radici nelle schede perforate di Herman Hollerith per il censimento USA del 1890.
1955 - Con l'avvento dei primi computer, nasce il termine "Electronic Data Processing" che divenne comune per descrivere l'automazione dei calcoli d'ufficio.
Sapevate che nel 1970, con la nascita dei microprocessori e dei PLC, l'elaborazione dati è entrata direttamente nelle fabbriche per il controllo dei processi produttivi?

THE END