1. Schmitt, R. H., Kurzhals, R., Ellerich, M., Nilgen, G., Schlegel, P., Dietrich, E., Krauß, J., Latz, A., Miller, N.: Predictive Quality – Data Analytics in produzierenden Unternehmen. In: Bergs, T., Brecher, C., Schmitt, R. H., Schuh, G. (Hrsg.): Internet of Production – Turning Data into Value. Aachener Werkzeugmaschinen-Kolloquium AWK, Aachen, S. 226–253 (2020)
2. Schmitt, R. H., Ellerich, M., Schlegel, P., Quoc, H. N., Emonts, D., Montavon, B., Buschmann, D., Lauther, R.: Datenbasiertes Qualitätsmanagement im Internet of Production. In: Frenz, W. (Hrsg.): Handbuch Industrie 4.0: Recht, Technik, Gesellschaft, S. 489–516. Springer, Berlin (2020)
3. Ge, Z., Song, Z., Ding, S. X., Haung, A. B.: Data mining and analytics in process industry: the role of machine learning. In: Proceedings of the IEEE Special Section on Data-Driven Monitoring, Fault Diagnostics and Control of Cyber-physical Systems. 5, S. 20590–20616 (2017)
4. Beckschulte, S., Günther, R., Schmitt, H.L., R. H.: Mit Predictive Quality in die Zukunft sehen. ZWF 115(10), 715–718 (2020)
5. Buschmann, D., Ellerich, M., Huebser, L., Lindemann, M., Schlegel, P., Schmitt, R.H.: Zukunftsfähige Produktionssysteme durch Predictive Quality. In: Pfeifer, T., Schmitt, R. (Hrsg.) Masing Handbuch Qualitätsmanagement, 7. Aufl., S. 799–828. Hanser, München (2021)