以质量优先思路考虑的『全流程过程质量管理系统』是智能制造发展方向的应用模式之一，亦是钢厂整体质量信息化建设的重要组成，在系统设计上要以钢厂整体的一贯制质量管理角度规划总体架构分步实施，以厂区为单位无缝融合整体信息化系统、MES与一/二级系统的生产过程质量信息。实现从炼钢到成品全过程的工艺质量数据归集、在线质量监控、质量预测、在线质量判定、全流程工艺质量追溯、质量改进管理等功能。
工序过程质量系统(SPC)：搜集炼钢、热轧、冷轧、厚板、棒线材等工序的制程信息数据，提供用户分析与统计(合格率、趋势表、制程能力)，以及提供连续性制程数据图型化曲线比对
过程质量自动判定系统：热轧质量(厚度、宽度、完轧温度与盘卷温度)、冷轧质量(厚度、宽度、温度)自动判定功能
钢胚质量评估系统(钢胚QE)：依据历史品管数据进行解析，利用炼钢各制程条件及管制数值建构质量评估逻辑后，针对收集炼钢生产设备的各种制程讯号，进行钢胚质量评估，提供钢胚建议封锁讯息；可再进一步归纳处置经验，达到异常处置建议的功效
全流程过程质量系统：建构一个串联上下游工序制程信息的整合平台，进行跨制程质量数据整合及分析，进而提供有效的质量问题分析与管理
机性预测系统：收集各工序的工艺过程参数、质量数据，以大数据分析技术挖掘出工艺与质量间的关系，达成机性质量在线预测和预警，避免质量不合或异常之半成品流转到次工序，以保证产品性能的稳定性
质量一贯制管理与QMS整合：依靠QMS所建构的生产过程实绩的大数据，质量人员可运用QMS的大数据分析工具，对制程参数进行优化、预测与辅助冶金规范设计等形成完整的一贯制质量管理死循环
降本：减少钢胚检验数量，保护设备及人员，归纳及汇整处置经验并降低成本
预警：提早发现并及早解决问题，防止质量不合风险之扩大，并确保钢品可用率与提高达交
处置：对已侦测异常之钢胚，提出复验或再处理补救措施之建议，降低溢产钢胚的库存与资金积压
精进：累积过去生产实绩及质量评估信息，作为持续提升质量之动力
稳定：为提升工序制程的稳定度，减少因制程变动而造成降级或剔退
整合：全过程质量分析系统广纳各端数据，让用户只需在单一平台查阅，提升工作效率
