Beyond Post-It Notes and Scotch Tape – How 3M Becomes a Digital Product Company with AWS

Przyjmij platformę produktów opartą o chmurę i wdróż usługi bazujące na AWS już teraz, aby przyspieszyć ofertę opartą na oprogramowaniu. Zdefiniuj a akronim dla programu – PPD (Product Platform Drive) – więc teams osiągnięcie wspólnego celu i jasny podział obowiązków. Ten ruch może przywrócić koncentrację na wynikach produktu i otworzyć nowe możliwości dla współpracy międzyfunkcyjnej. Zostało to oparte na pilotażach i danych.

Formularz międzyfunkcyjny teams w obszarach inżynierii, produktu, projektowania i operacji, oraz mapuj podaż cyfrowych funkcji jako bloki możliwościach. Użyj natywnych dla chmury wzorców do wdrażania scalable usług na AWS, z workers obsługą różnych domen. Stwórz backlog, który można priorytetyzować na podstawie wartości biznesowej i wpływu na użytkownika, aby idea do wdrożonego rozwiązania płynąć szybko.

Konsolidować vendors i zredukować ryzyko poprzez standaryzację na usługach natywnych dla AWS, pozwalając teams skupić się na podstawowych ulepszeniach produktu. Z jasnym SLA dla każdego. blok, możesz skala platforma bez fragmentowania architektury. akronim staje się żywym przewodnikiem dla sprawowania rządów i bezpieczeństwa, podczas gdy odblokowywanie możliwości dla wewnętrznych talentów, by rozwijali się w kierunku ról produktowych. Takie podejście zmniejsza uzależnienie bez poświęcania szybkości.

Kroki wdrożeniowe na kolejne 12-18 miesięcy obejmuje: 1) Stworzenie fundamentu danych opartego na AWS i udostępnionego katalogu produktów; 2) Wdrożenie potoków CI/CD i flag funkcji; 3) Szkolenie workers wzorcach cloud-native i sposobach ponownego wykorzystania komponentów; 4) Twórz panele kontrolne dla metryk produktu i wyników klientów; 5) Mierz sukces przez udany wdrożenia i dostarczoną wartość, a następnie iteruj dalej w celu improvement.

W praktyce, 3M przechodzi od karteczek Post-It do ekosystemu produktów opartego na chmurze, dostarczając strong, skala- gotowy i niezawodny rozwiązania na front workers i klientów. Takie podejście umożliwia skala w poprzek jednostek biznesowych, zmniejsza zależność od vendors, i tworzy spójne portfolio produktów, które wykorzystuje możliwości w całej organizacji.

Strategia transformacji cyfrowej produktów 3M w oparciu o migrację do chmury

Rekomendacja: mianować Mike'a wiceprezesem ds. strategii chmury, aby poprowadził pilotaż trzech próbek i wdrożył model zarządzania skoncentrowany na danych, który wiąże wyniki produktu z budżetami. Zacząć od bardzo konkretnego celu: digitalizacja trzech linii produktowych w ciągu 12 miesięcy, z KPI dla czasu wprowadzenia na rynek, MTTR i jakości danych. Mike będzie koordynował pracę między centrami i raportował do komitetu sterującego szczebla wykonawczego.

Zbuduj ujednoliconą warstwę danych na AWS: jezioro danych, katalog danych i schematy dostosowane do produktów; włącz śledzenie komponentów za pomocą RFID; zaprojektuj przykładowe przepływy danych z sieci dostawców do systemów.

Planowanie i budżety: przeznaczyć 6-8% budżetu IT na platformy produktów natywnie chmurowe; finansować centra doskonałości; ustalać kwartalne kamienie milowe w celu przyspieszenia postępu; dostarczać raporty na poziomie stanowiska kierownictwu; te ramy są skalowalne w jednostkach i regionach firmy.

Sieć i centra: zaprojektuj współdzieloną topologię sieci z dedykowanymi VPC dla każdej domeny produktowej, łącza AWS Direct Connect do centrów regionalnych i bezpieczny dostęp dla podwykonawców w celu ochrony lokalizacji danych i opóźnień.

Zdigitalizuj łańcuchy dostaw: oznaczaj kluczowe części za pomocą RFID, przechwytuj telemetrię urządzeń na brzegu sieci i przesyłaj znormalizowane zdarzenia do jeziora danych za pośrednictwem małej, funkcyjnej mikrousługi.

Outsourcerzy: zaangażuj głównych outsourcerów do migracji, bezpieczeństwa i bieżącego wsparcia; ustal rygorystyczne umowy SLA dotyczące bezpieczeństwa, dostępności i kosztów; przeprowadzaj kwartalne przeglądy wydajności w odniesieniu do mierzalnej linii bazowej.

Ankiety i badania: przeprowadzaj wewnętrzne ankiety w różnych działach i centrach, aby zebrać wymagania i informacje o przepływach pracy użytkowników; opracuj podsumowanie obecnych systemów, luk w interoperacyjności i obszarów ryzyka; odpowiednio ustal priorytety zaległych zadań.

Podejście do cyfryzacji łańcuchów: zastosuj podejście etapowe, aby połączyć dane o produktach, sieci dostawców i punkty kontaktu z klientem; zacznij od podstawowych interfejsów API, a następnie rozszerz na ekosystemy partnerów.

Stwórz zasady zarządzania i odpowiedzialność: wyznacz właścicieli danych według linii produktowych, ustal odpowiedzialność za przechowywanie danych, bezpieczeństwo i zgodność; zdefiniuj docelowy wpływ na przychody dla każdej wersji, aby uzasadnić budżety.

Model tworzenia produktów w chmurze natywnej w AWS zdefiniowany:

Wdróż model tworzenia produktów w chmurze natywnej w AWS, tworząc małe, autonomiczne zespoły i kontrolując wydania za pomocą wyraźnych weryfikacji faz, które wymagają spełnienia kryteriów przed przejściem dalej. Takie podejście robi więcej niż tylko przyspiesza dostarczanie; tworzy przewidywalne wyniki i znaczną dyscyplinę kosztową, jednocześnie stawiając użytkownika w centrum każdej decyzji.

Architekt do szybkiego eksperymentowania ze stosem API-first, opartym na zdarzeniach i usługach zarządzanych. W miarę możliwości preferuj rozwiązania serverless, wspierane przez kontenery dla obciążeń wymagających trwałości, aby zespoły mogły skupić się na aplikacji, a nie na niezróżnicowanej infrastrukturze. Myśl w kategoriach wzorców wielokrotnego użytku, a nie odizolowanych poprawek, dzięki czemu wiele programów może dzielić wysiłek inżynieryjny w różnych dziedzinach, takich jak opieka zdrowotna i technologie przemysłowe.

Wdróż czteroetapową pętlę – odkrywanie, projektowanie, budowanie, działanie – z jasno określonymi wynikami na każdym etapie: potrzeby użytkowników, artefakty projektowe, przetestowany kod i runbooki. W fazie odkrywania, badania gabinetowe gromadzą znane problemy i sygnały od konkurencji, natomiast w fazie projektowania zatwierdzasz skalowalne, bezpieczne architektury i przepływy danych, które mogą ewoluować wraz z wymaganiami przez lata.

Posiadanie zdyscyplinowanego modelu kosztów jest niezbędne. Śledź koszty od samego początku i stosuj budżety do materiałów rozwojowych, środowisk testowych i obciążeń roboczych w środowisku przejściowym. Ta dyscyplina pomaga zrównoważyć innowacje z odpowiedzialnością fiskalną w miarę rozwoju portfela aplikacji i wchodzenia do ekosystemu nowych przejęć lub partnerstw.

Wykorzystaj zarządzanie i analizę danych do monitorowania stanu i użytkowania. Instrumentacja nie jest dodatkiem – zbieraj dane operacyjne, włącz śledzenie i automatyzuj kontrole bezpieczeństwa. Dzięki takiemu podejściu wiele zespołów może działać szybciej, spełniając jednocześnie wymogi zgodności w opiece zdrowotnej i innych regulowanych sektorach, bez poświęcania niezawodności.

Aby wspierać skalowalność, skodyfikuj infrastrukturę i wzorce wdrażania jako kod, a następnie połącz je z automatycznym testowaniem, wydaniami kanarkowymi i flagami funkcji. Takie połączenie umożliwia pomyślne iteracje, ogranicza przeróbki i ułatwia wdrażanie nowych programistów, którzy od pierwszego dnia są gotowi do pracy i produktywni. Model ten uwzględnia również bieżące dyskusje na temat wyborów technologicznych, ochrony danych i poprawy wydajności w różnych branżach.

Zaprojektuj modularną platformę: API, mikroserwisy, strumienie zdarzeń

Projektowanie API metodą "contract-first" pomoże różnym zespołom zbiegać się wokół wspólnych interfejsów i schematów zdarzeń, umożliwiając najlepszą w swojej klasie integrację między platformami. Opublikuj centralny katalog zasobów i zdarzeń, który bazuje na jednym, dobrze zarządzanym modelu danych. Takie podejście faktycznie zmniejsza ilość przeróbek, wyjaśnia zakres odpowiedzialności i napędza dostarczanie w chmurze rok po roku. Diagramy na tablicach, połączone taśmą klejącą, utrzymują model mentalny widocznym dla wdrażania i dopasowania. Dlatego właśnie centralny katalog ma znaczenie.

Zaprojektuj architekturę warstwowo: brzegowa brama API, wewnętrzne mikroserwisy i trwała magistrala zdarzeń. Ta sieć usług wspiera decyzje oparte na danych, utrzymując koszty pod kontrolą. Wyposaż zespoły w skalowalne elementy składowe, odporne prymitywy i oprzyrządowanie, które ujawnia stan, umożliwia analizę i napędza pętlę opartą na danych.

• API i kontrakty: definiuj zasoby, akcje i typy zdarzeń; stosuj projektowanie zorientowane na kontrakty (contract-first design); publikuj je we wspólnym repozytorium z jawnymi notatkami o zmianach; upewnij się, że pochodzą z jednego modelu, aby można je było łatwo wykorzystywać ponownie w różnych zespołach.
• Mikrousługi: związane ze zdolnością biznesową, posiadają własne magazyny danych i wdrażane są niezależnie; wymuszają jasne granice i zarządzanie, które zapobiega sprzężeniu między usługami.
• Strumienie zdarzeń: przyjąć wzorce pub/sub lub event-sourcing; wersjonować schematy zdarzeń, katalogować zdarzenia i zapewniać idempotentność konsumentów dla trwałego przetwarzania w łańcuchach usług.
• Potoki danych i cyfryzacja sposobu myślenia: strumieniowe przesyłanie danych do jeziora danych lub hurtowni danych, włączanie pulpitów nawigacyjnych w czasie rzeczywistym i generowanie spostrzeżeń opartych na danych, które zwiększają wartość dla klienta.
• Zarządzanie, bezpieczeństwo i koszty: wdróż zasadę minimalnych uprawnień, rotuj poświadczenia, segmentuj sieci i śledź koszty chmury, aby zapewnić zrównoważone finansowanie platformy.
• Ludzie, role i współpraca: wyznacz specjalistę ds. bezpieczeństwa API i specjalistę ds. integracji danych dla potoków; w razie potrzeby zaangażuj wsparcie konsultingowe, ale zachowaj odpowiedzialność za rozwój platformy we własnym zakresie.

Powinny one również zawierać notatki, praktyki społeczne i materiały praktyczne z sesji międzyzespołowych. Takie podejście pomaga zróżnicowanej grupie interesariuszy uzgadniać decyzje, przyspieszać wdrażanie i redukować ryzyko - dzięki czemu platforma rozwija się w sposób kontrolowany i ekonomiczny, a nie jako zlepek doraźnych rozwiązań.

Ład korporacyjny danych, mechanizmy kontroli bezpieczeństwa i zgodność z przepisami w środowisku AWS

Utwórz formalną kartę zarządzania danymi, która określa właściciela danych, opiekunów danych i ich obowiązki; przedstaw przegląd tego, jak informacje przepływają między chmurą, sprzętem lokalnym i dostawcami. Zapisz imię i nazwisko właściciela danych w polityce. Klasyfikuj dane, ustal okres przechowywania i egzekwuj kontrolę dostępu, która nie opiera się na prowizorycznych rozwiązaniach, ale zapewnia trwałą ochronę. Dostosuj zarządzanie do strategii, uwzględnij przejęcia i określ, kto co robi w zespołach, równoważąc bezpieczeństwo i prywatność. Akronim IAM pomaga w standaryzacji kontroli tożsamości i wyjaśnia jego rolę w tej inicjatywie.

Wdróż wielowarstwowe podejście do kontroli bezpieczeństwa w AWS: dostęp z minimalnymi uprawnieniami za pomocą IAM, polityki kontroli usług (SCP) i szyfrowanie za pomocą KMS, a także solidna segmentacja sieci w VPC. AWS oferuje wbudowane narzędzia, które mogą wdrażać zespoły chmurowe; IAM pozostaje podstawowym akronimem dla zarządzania tożsamością. Włącz ciągłe monitorowanie za pomocą CloudTrail, CloudWatch, Config, GuardDuty i Macie, aby wykrywać anomalie i ujawnianie danych w czasie. Taguj dane według wrażliwości, aby umożliwić inteligentniejsze, uwzględniające koszty egzekwowanie i zrównoważyć bezpieczeństwo z wydajnością. Takie podejście pomaga zmniejszyć ryzyko, jednocześnie utrzymując przewidywalne koszty dla większości obciążeń i klientów.

Wprowadź program zgodności: mapuj mechanizmy kontrolne na standardy takie jak ISO 27001, SOC 2 i PCI-DSS; używaj AWS Audit Manager i Config do automatycznego zbierania dowodów i jasnego przeglądu stanu. Angażuj dostawców i klientów w transparentne raportowanie; dopasuj ich postępowanie z informacjami do polityki i przygotuj się na przejęcia, harmonizując mechanizmy kontrolne w różnych środowiskach. Ustal wdrożenie etapowe, z kamieniami milowymi, nazwą inicjatywy i realistycznym profilem kosztów, który wykaże zwrot z inwestycji. Monitoruj na przestrzeni czasu, priorytetowo traktując inteligentniejsze mechanizmy kontrolne, aby bezpieczeństwo i zarządzanie były dobrze utrzymywane w danych, aplikacjach i operacjach.

Potoki CI/CD i praktyki DevOps, aby przyspieszyć wydania w AWS

Zacznij od przepływu opartego na trunk i zautomatyzowanego progresywnego wdrażania na AWS, aby przyspieszyć wydawanie wielu produktów, zwłaszcza w branżach produkcyjnych i elektronicznych. Powiąż kod, infrastrukturę i konfigurację w ramach jednej, wersjonowanej ścieżki, aby skrócić cykle od biurka do wdrożenia i zapewnić użytkownikom spójne wyniki.

• Ustanów pojedyncze źródło prawdy dla kodu i infrastruktury. Użyj Terraform lub CloudFormation do zdefiniowania środowisk i połącz CodePipeline, aby wyzwalał CodeBuild dla CI oraz CodeDeploy lub ECS/EKS dla CD. Takie podejście skupia się na powtarzalnych buildach i stabilnych wdrożeniach, umożliwiając specjalistycznym zespołom dopasowanie się do wspólnego modelu, który skaluje się wraz ze sprzętem i obciążeniami produkcyjnymi.
• Włącz szybkie informacje zwrotne w CI. Uruchamiaj testy jednostkowe, analizę statyczną i skanowanie zabezpieczeń przy każdym commicie, z równoległymi zadaniami i buforowaniem zależności, aby zyskać szybkość. Dąż do uzyskania informacji zwrotnych poniżej minuty dla małych zmian i krótszych cykli dla kluczowych platform. Przechwytuj wnioski z wyników testów, aby kierować priorytetyzacją i redukować straty dla wielu zaangażowanych programistów i dostawców.
• Zastosuj progresywne wdrażanie z wykorzystaniem wzorców canary i blue/green. Wdróż najpierw do małej części populacji (np. 1–5%), monitoruj opóźnienia, wskaźnik błędów i status flag funkcji, a następnie rozszerzaj wdrożenie, jeśli sygnały pozostają w normie. Utrzymuj szybką ścieżkę wycofywania, która przywraca ruch w ciągu minut, a nie godzin, aby zminimalizować ryzyko i zmaksymalizować uczenie się poprzez próby i użycie w rzeczywistym świecie.
• Wdróż flagi funkcji i dynamiczną konfigurację. Oddziel wdrażanie funkcji od publikacji kodu, aby zespoły mogły weryfikować pomysły w środowisku produkcyjnym bez pełnego ponownego wdrażania. Zapewnia to elastyczność podczas przechodzenia od weryfikacji na poziomie stanowiska do zmian widocznych dla użytkownika, a także ułatwia spełnienie wymagań audytorów i kontroli zgodności w odniesieniu do dostawców i usług w chmurze.
• Zarządzaj środowiskami za pomocą jasnej strategii IAM i kont. Używaj oddzielnych kont dla środowisk deweloperskich, testowych i produkcyjnych; udostępniaj efemeryczne środowiska testowe na żądanie; i przechowuj konfiguracje specyficzne dla środowiska w postaci kodu. Ta praktyka ogranicza rozbieżności w środowiskach i stanowi wsparcie dla wieloletniej praktyki, jednocześnie umożliwiając technologom i specjalistom od produkcji bezpieczne testowanie nowych zmian.
• Zautomatyzuj testy wykraczające poza poziom testów jednostkowych. Uwzględnij testy integracyjne, kompleksowe (end-to-end), wydajnościowe i bezpieczeństwa w przepływie CI/CD. W przypadku ofert skoncentrowanych na elektronice, symuluj scenariusze z życia wzięte przy użyciu reprezentatywnych zbiorów danych i testów z pętlą sprzętową, w stosownych przypadkach. Przygotuj plan testów, który waliduje gotowość wydania przed produkcją, a następnie zbieraj wskaźniki, aby kierować dalszą optymalizacją.
• Wzbogać obserwację i nadzór. Wyposaż aplikacje w ustrukturyzowane logi, ślady i metryki; udostępniaj pulpity nawigacyjne w CloudWatch; ustawiaj SLO i progi alarmowe oraz umożliwiaj szybkie wycofywanie zmian w przypadku naruszenia budżetu błędu. Ta widoczność zapewnia wgląd potrzebny do ochrony komfortu użytkowania, przy jednoczesnym przyspieszeniu tempa dostarczania i zachowaniu jakości.
• Zaangażuj ludzi i role z nastawieniem specjalistycznym. Przydziel specjalistów DevOps do dbania o kondycję potoku, bramki bezpieczeństwa i jakość IaC. Wspieraj współpracę między zespołami produktowymi, QA i operacjami, aby wielu interesariuszy wnosiło wkład w niezawodny, skalowalny proces zamiast rozproszonych, doraźnych działań. Zachęcaj do ciągłego uczenia się od dostawców i rówieśników, aby utrzymać silną kulturę praktyczną.
• Ogranicz ręczne przekazywanie zadań i unikaj prowizorycznych akceptacji. Zintegruj akceptacje z potokami poprzez zautomatyzowane kontrole i inteligentne warunki bramowe. Utrzymuje to płynność przepływu, minimalizuje przestoje i zapewnia, że decyzje zapadają tam, gdzie odbywa się praca – wewnątrz stosu automatyzacji.

Across years of practice, the gain is measurable. Companies that adopt cloud-native CI/CD with progressive delivery typically see faster release cadences and fewer post-deploy incidents. In multi-domain programs, a well-designed pipeline enables companys to ship updates with confidence, aligning manufacturing demands with software improvements and supporting the current population of users. By creating a repeatable, data-driven approach, you can move from manual, risk-prone releases to a disciplined, scalable rhythm that many teams would recognize as a real turning point in software and product life cycles.

Measuring product success: metrics, feedback loops, and customer analytics in the cloud

Implement a cloud-native measurement framework on AWS that ties product usage, customer feedback, and production data to business outcomes. This creates opportunities to detect trends among market segments and platforms and to shape strategy. Use a scotch-tape discipline: small, repeatable experiments, centralized data collection, and fast feedback loops, including free experiments you can scale across centers, plants, and production lines, while keeping environmental impact in sight and fueling transformations in how decisions are made.

Begin with a disciplined metrics set: adoption rate, activation time, churn risk, CSAT, NPS, MTTR, defect rate, yield, and cost per unit. Track the number of active users per platform and monitor time-to-value from onboarding to first measurable outcome. Define KPI, an akronim, and align with a target to improve key scores by double digits within six quarters. Build dashboards that pull from data lakes, warehouses, and streaming feeds to provide a single source of truth for product teams and centers of excellence.

Institute feedback loops that close the line between customers and product teams. Capture in-app feedback, support tickets, warranty data, and field observations, then translate insights into backlog items. Prioritize changes that promise significant impact on production, hardware, and manufacturing flows. Use automated scoring to rank ideas by potential impact and ease of implementation, and link each item to a measurable outcome in the metrics.

Apply customer analytics in the cloud to segment by market, industry, and platform usage. Build cohorts by platform, plant, or center to observe differential adoption, and forecast demand across production environments. Use predictive models to identify opportunities for acquisitions or partnerships, and to guide resource allocation across plants and centers. Maintain an environmental lens by correlating product usage with sustainability metrics where relevant.

Govern data governance: ensure data quality, lineage, privacy, and consent. Establish governance boards that review system changes and compliance. Create redundant data paths across platforms to reduce risk and speed data movement. Track data quality indicators and set thresholds to trigger remediation when integrity dips.

Implementation plan: roll out in three waves: platform foundation (data lake, streaming, dashboards); metrics and feedback (survey templates, backlog integration); analytics and governance (cohorts, privacy, acquisitions planning). Target three wins within 90 days: central data platform, a scalable feedback loop, and a measurable production improvement in yield or defect rate.