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

Osvojte si produktovú platformu s orientáciou na cloud a nasaďte služby založené na AWS už teraz, aby ste urýchlili ponuky založené na softvéri. Definujte si akronym pre program – PPD (Product Platform Drive) – takže teams zosúladiť sa okolo spoločného cieľa a jasných zodpovedností. Tento krok môže vrátiť pozornosť na výsledky produktu a otvoriť nové príležitosti pre medzifunkčnú spoluprácu. Vychádza to z pilotných projektov a dát.

Vytvorte prierezové teams naprieč inžinierstvom, produktom, dizajnom a prevádzkou a zmapovať ponuku digitálnych funkcií ako blocks možností. Použite cloud-natívne vzory na nasadenie scalable služieb na AWS, s workers riešenie rôznych domén. Vytvorte backlog, ktorý je možné prioritizovať podľa obchodnej hodnoty a dopadu na používateľa, takže idea na nasadené riešenia plynulo a rýchlo.

Konsolidovať vendors a znížiť riziko štandardizáciou na natívne služby AWS, čím sa teams zamerať sa na zlepšovanie kľúčových produktov. S jasnou SLA pre každý block, you can scale platformu bez fragmentácie architektúry. The akronym sa stáva živým sprievodcom pre riadenie a bezpečnosť, zatiaľ čo odomknutie príležitosti pre interné talenty, aby sa rozvíjali v produktových rolách. Tento prístup znižuje viazanosť bez obetovania rýchlosti.

Implementačné kroky počas nasledujúceho 12-18 months zahŕňa: 1) Vytvorenie dátového základu založeného na AWS a zdieľaného katalógu produktov; 2) Nasadenie CI/CD pipelines a feature flags; 3) Školenie workers cloud-native vzoroch a ako opätovne použiť komponenty; 4) Vytvárať dashboardy pre metriky produktu a výsledky zákazníkov; 5) Merať úspech pomocou úspešný zavádzanie a dodaná hodnota, potom iterovať pre improvement.

V praxi spoločnosť 3M prechádza od papierikov Post-It k ekosystému produktov riadenému cloudom, a prináša silný, scale- pripravený a spoľahlivý riešenia pre frontovú líniu workers a zákazníkov. Tento prístup umožňuje scale naprieč obchodnými jednotkami, znižuje závislosť od vendors, a vytvára ucelené portfólio produktov, ktoré využíva príležitosti v rámci celej organizácie.

Príručka na presun do cloudu pre transformáciu digitálnych produktov spoločnosti 3M

Odporúčanie: Vymenujte Mika za viceprezidenta pre cloudovú stratégiu, aby viedol pilotnú vzorku troch produktov a implementoval model riadenia zameraný na dáta, ktorý prepojí výsledky produktov s rozpočtami. Začnite s veľmi konkrétnym cieľom: digitalizovať tri produktové rady do 12 mesiacov s KPI pre čas uvedenia na trh, MTTR a kvalitu dát. Mike bude koordinovať činnosť medzi strediskami a podávať správy výkonnému riadiacemu výboru.

Vybudujte unifikovanú dátovú vrstvu na AWS: dátové jazero, dátový katalóg a schémy zosúladené s produktmi; umožnite sledovateľnosť komponentov s podporou RFID; navrhnite vzorové dátové toky zo sietí dodávateľov do systémov.

Plánovanie a rozpočty: alokujte 6 – 8 % IT rozpočtu na cloudovo natívne produktové platformy; financujte centrá excelentnosti; stanovte si štvrťročné míľniky na podporu pokroku; poskytujte správy na úrovni pracovného stola vedeniu; tento rámec je škálovateľný v rámci podnikových jednotiek a regiónov.

Sieť a centrá: navrhnite zdieľanú sieťovú topológiu s vyhradenými VPC pre každú doménu produktu, prepojenia AWS Direct Connect do regionálnych centier a zabezpečený prístup pre externých pracovníkov na ochranu lokality údajov a latencie.

Digitalizujte dodávateľské reťazce: označte kritické diely pomocou RFID, zachytávajte telemetriu zariadení na okraji siete a odosielajte normalizované udalosti do dátového jazera prostredníctvom malej funkčnej mikroslužby.

Externí dodávatelia: zapojte hlavných externých dodávateľov pre migráciu, zabezpečenie a priebežnú podporu; stanovte prísne SLA týkajúce sa bezpečnosti, dostupnosti a nákladov; organizujte štvrťročné hodnotenia výkonnosti na základe merateľnej základnej hodnoty.

Prieskum a výskum: vykonávať interné prieskumy medzi oddeleniami a centrami s cieľom zhromažďovať požiadavky a získavať informácie o pracovných postupoch používateľov; zostaviť prehľad súčasných systémov, medzier v interoperabilite a rizikových oblastí; podľa toho určiť priority nevybavených úloh.

Prístup k digitalizácii dodávateľských reťazcov: zvoľte postupný prístup na prepojenie produktových dát, sietí dodávateľov a kontaktných bodov so zákazníkmi; začnite so základnými API a následne rozširujte na partnerské ekosystémy.

Vytvorte riadenie a zodpovednosť: priraďte vlastníkov údajov podľa produktovej rady, stanovte zodpovednosť za uchovávanie, zabezpečenie a dodržiavanie súladu s predpismi; definujte cieľ vplyvu na príjmy na každé vydanie, aby ste odôvodnili rozpočty.

Definovanie modelu vývoja natívneho cloudu v AWS.

Zaveďte cloud-natívny model vývoja produktov v AWS vytvorením malých, autonómnych tímov a podmieňujte vydania explicitnými fázovými kontrolami, ktoré vyžadujú splnenie kritérií pred postupom. Tento prístup robí viac než len zrýchľuje dodávku; vytvára predvídateľné výsledky a významnú nákladovú disciplínu, pričom používateľa udržuje v centre každého rozhodnutia.

Architekt pre rýchle experimentovanie s API-first, event-driven stackom a managed službami. Preferujte serverless, kde je to možné, podporené kontajnermi pre workloady, ktoré vyžadujú perzistenciu, aby sa tímy mohli sústrediť na aplikáciu a nie na nediferencovanú infraštruktúru. Uvažujte v pojmoch opakovane použiteľných vzorov, nie izolovaných opráv, aby mohlo mnoho programov zdieľať inžinierske úsilie v rôznych doménach, ako je zdravotníctvo a priemyselné technológie.

Implementujte štvorfázový cyklus – prieskum, návrh, implementácia, prevádzka – s jasnými výstupmi pri každej bráne: potreby používateľov, návrhové artefakty, testovaný kód a prevádzkové príručky. Počas prieskumu sa desktopovým výskumom zhromažďujú známe problémy a konkurenčné signály, zatiaľ čo v návrhu uzamknete škálovateľné, bezpečné architektúry a dátové toky, ktoré sa môžu vyvíjať v priebehu rokov s požiadavkami.

Mať disciplinovaný model nákladov je nevyhnutné. Sledujte náklady od začiatku a uplatňujte rozpočty na vývojové materiály, testovacie prostredia a pracovné zaťaženia v prípravnom prostredí. Táto disciplína pomáha vyvážiť inováciu s fiškálnou zodpovednosťou, keďže vaše portfólio aplikácií rastie a do ekosystému vstupujú nové akvizície alebo partnerstvá.

Na monitorovanie zdravia a používania využívajte riadenie a prehľad. Nástroje nie sú doplnkom – zhromažďujte prevádzkové informácie, umožnite sledovateľnosť a automatizujte bezpečnostné kontroly. S týmto prístupom sa mnoho tímov môže pohybovať rýchlejšie a zároveň spĺňať požiadavky na dodržiavanie predpisov v zdravotníctve a iných regulovaných odvetviach bez toho, aby obetovali spoľahlivosť.

Na podporu škálovania zakódujte infraštruktúru a vzory nasadenia ako kód a potom ich spárujte s automatizovaným testovaním, canary releases a feature flags. Táto kombinácia umožňuje úspešné iterácie, znižuje prepracovanie a uľahčuje zapojenie nových vývojárov, ktorí sú pripravení a produktívni od prvého dňa. Model tiež umožňuje priebežné diskusie o technologických možnostiach, ochrane údajov a zlepšovaní výkonu v rôznych priemyselných odvetviach.

Architect a modular platform: APIs, microservices, event streams

A contract-first API design will help various teams converge on shared interfaces and event schemas, enabling best-in-class integration across platforms. Publish a central catalog of resources and events that’s sourced from a single, well-governed data model. That approach actually reduces rework, clarifies responsibility, and drives delivery in the cloud year after year. Diagrams on whiteboards, held together with scotch tape, keep the mental model visible for onboarding and alignment. Thats why the central catalog matters.

Architect it in layers: edge API gateway, internal microservices, and a durable event bus. This network of services supports data-driven decisions while keeping costs under control. Equip teams with scalable building blocks, resilient primitives, and instrumentation that reveals health, enables analysis, and drives the data-driven loop.

• APIs and contracts: define resources, actions, and event types; use contract-first design; publish them in a shared repository with explicit change notes; ensure they’re sourced from a single model so they’re easy to reuse across teams.
• Microservices: bound to business capability, own their data stores, and deploy independently; enforce clear boundaries and governance that prevents cross-service coupling.
• Event streams: adopt pub/sub or event-sourcing patterns; version event schemas, catalog events, and ensure idempotent consumers for durable processing across chains of services.
• Data pipelines and digitize mindset: stream data to a data lake or warehouse, enable real-time dashboards, and drive data-driven insights that enhance customer value.
• Governance, security, and costs: implement least privilege, rotate credentials, segment networks, and track cloud costs to keep the platform sustainably funded.
• People, roles, and collaboration: appoint a specialist for API security and a data integration specialist for pipelines; engage consulting support as needed, but keep responsibility for the platform’s evolution in-house.

They should also embed notes, social practices, and practical materials from cross-team sessions. This approach helps a diverse network of stakeholders align on decisions, accelerate onboarding, and reduce risk–so the platform grows in a controlled, cost-conscious way rather than as a patchwork of point solutions.

Data governance, security controls, and compliance in enterprise AWS

Establish a formal data governance charter that names the data owner, data stewards, and their responsibilities; provide an overview of how information moves across cloud, on-prem equipment, and suppliers. Record the name of the data owner in the policy. Classify data, set retention, and enforce access controls that does not rely on scotch fixes, but instead delivers durable protection. Align governance with the strategy, address acquisitions, and specify who does what across teams, balancing safety and privacy. The acronym IAM does help standardize identity controls and clarifies its role in this initiative.

Deploy a layered security controls approach in AWS: least-privilege access with IAM, service control policies (SCPs), and encryption with KMS, plus robust network segmentation in VPCs. AWS offers built-in tooling that cloud teams can deploy; IAM remains the core acronym for identity management. Enable continuous monitoring with CloudTrail, CloudWatch, Config, GuardDuty, and Macie to detect anomalies and data exposure over time. Tag data by sensitivity to drive smarter, cost-aware enforcement and to balance safety with performance. This approach helps reduce risk while keeping costs predictable for most workloads and customers.

Institute a compliance program: map controls to standards such as ISO 27001, SOC 2, and PCI-DSS; use AWS Audit Manager and Config for automated evidence collection and a clear overview of posture. Engage suppliers and customers with transparent reporting; align their information handling with policy and prepare for acquisitions by harmonizing controls across environments. Set up a phase-based rollout, with milestones, a named initiative, and a realistic cost profile that demonstrates ROI. Monitor over time, prioritizing smarter controls so that safety and governance remain well maintained across data, applications, and operations.

CI/CD pipelines and DevOps practices to accelerate releases on AWS

Begin with a trunk-based flow and automated progressive delivery on AWS to accelerate releases for many products, especially in manufacturing and electronics spaces. Tie code, infrastructure, and configuration together under a single, versioned path to shorten desk-to-deployment cycles and deliver consistent outcomes to users.

• Establish a single source of truth for code and infrastructure. Use Terraform or CloudFormation to define environments, and wire CodePipeline to trigger CodeBuild for CI and CodeDeploy or ECS/EKS for CD. This approach keeps a focused theme around repeatable builds and stable deployments, enabling specialist teams to align around a shared model that scales with equipment and production workloads.
• Enable fast feedback in CI. Run unit tests, static checks, and security scans on every commit, with parallel jobs and dependency caching to gain speed. Target sub-minute feedback for small changes and shorter cycles for core platforms. Capture insights from test results to guide prioritization and reduce waste for many developers and vendors involved.
• Adopt progressive delivery with canary and blue/green patterns. Deploy to a small portion of the population first (e.g., 1–5%), monitor latency, error rate, and feature flag status, then widen rollout if signals stay healthy. Keep a fast rollback path that reverts traffic in minutes, not hours, to minimize risk and maximize learning over trials and real-world use.
• Implement feature flags and dynamic configuration. Separate feature rollout from code release so that teams can validate ideas in production without a full redeploy. This creates flexibility when moving from desk-level validation to user-facing changes, and it makes it easier to satisfy auditors and compliance checks across vendors and cloud services.
• Manage environments with a clear IAM and account strategy. Use separate accounts for development, staging, and production; provision ephemeral test environments on demand; and store environment-specific configurations as code. This practice reduces environmental drift and supports years of past practice while enabling technologists and manufacturing specialists to test new changes safely.
• Automate tests beyond unit level. Include integration, end-to-end, performance, and security tests in the CI/CD flow. For electronics-focused offerings, simulate real-world scenarios with representative datasets and hardware-in-the-loop tests when applicable. Curate a trials plan that validates release readiness before production, then capture metrics to guide further optimization.
• Enrich observability and governance. Instrument applications with structured logs, traces, and metrics; surface dashboards in CloudWatch; set SLOs and alert thresholds, and enable rapid rollback if an error budget is breached. This visibility provides the insight needed to protect user experience while accelerating delivery velocity and maintaining quality.
• Engage people and roles with a specialist mindset. Assign DevOps specialists to own pipeline health, security gates, and IaC quality. Foster collaboration across product teams, QA, and operations so that many stakeholders contribute to a reliable, scalable process instead of scattered, ad-hoc efforts. Encourage continuous learning from vendors and peers to keep the hands-on culture strong.
• Reduce manual handoffs and avoid scotch-tape style approvals. Integrate approvals into pipelines via automated checks and smart gate conditions. This keeps the flow lean, minimizes idle desk time, and ensures that decisions occur where the work happens–inside the automation stack.

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 akronym, 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.