Normalisierung bezeichnet in der werkstoffwissenschaftlichen Datenanalyse die systematische Transformation von Mess- und Prozessdaten in skalierte, vergleichbare Größenräume. Ziel ist die Reduktion von dimensionsbedingten und skaleninduzierten Verzerrungen, um statistische Auswertungen, maschinelles Lernen und inverse Werkstoffmodellierung zu ermöglichen.

Bei der Daten-Normalisierung werden Rohdaten, z. B. Zugversuchs- oder Temperatur-Zeit-Daten, auf definierte Referenzbereiche abgebildet. Typische Verfahren sind z‑Score-Normalisierung (Zentrierung auf Mittelwert 0, Varianz 1) und Min‑Max-Skalierung auf ein Intervall, etwa [0,1]. Dies erlaubt, Merkmalsräume mit heterogenen physikalischen Einheiten (Spannung, Temperatur, Zeit, chemische Zusammensetzung) in multivariaten Analysen konsistent zu behandeln.

Online-Normalisierung bezieht sich auf die laufende Skalierung von Datenströmen, etwa aus Sensorik in Wärmebehandlungs- oder Beschichtungsanlagen. Hier müssen Schätzwerte für Mittelwert und Varianz adaptiv aktualisiert werden, um Drift, Chargenvariationen und schleichende Prozessänderungen korrekt zu erfassen, ohne historische Daten vollständig vorzuhalten.

Die Histogramm-Normalisierung transformiert Verteilungen, z. B. Grauwerte von Gefügebildern oder Korngrößenverteilungen, in standardisierte Histogramme. Durch Histogramm-Equalisierung oder -Matching werden Kontrastunterschiede und Belichtungsvariationen reduziert, was die robuste Segmentierung und quantitative Bildanalyse (z. B. Phasenanteile, Porosität) unterstützt.

Streng zu unterscheiden ist diese datenanalytische Normalisierung von der wärmebehandlungstechnischen „Normalglühung“ (Normalizing), einer thermischen Prozessroute. In der datengetriebenen Werkstoffentwicklung ist eine wohldefinierte, dokumentierte Normalisierungsschicht essenziell, da sie die Reproduzierbarkeit von Modellen, die Vergleichbarkeit von Labor- und Produktionsdaten sowie die Übertragbarkeit von KI-basierten Vorhersagen bestimmt.