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

Anta en molnbaserad produktplattform och driftsätt AWS-baserade tjänster nu för att accelerera programvarudrivna erbjudanden. Definiera en akronym för programmet – PPD (Produktplattformsdriv) – så teams anpassa kring ett gemensamt mål och tydliga ansvarsområden. Detta drag kan återföra fokus på produktresultat och öppna nya möjligheter för tvärfunktionellt samarbete. Detta har underbyggts av piloter och data.

Formulär för tvärfunktionellt team teams inom teknik, produkt, design och drift, och kartlägga utbudet av digitala funktioner som blocks funktioner. Använd molnbaserade mönster för att driftsätta scalable tjänster på AWS, med arbetare hantering av olika domäner. Upprätta en backlog som kan prioriteras efter affärsvärde och användarpåverkan, så idé till driftsatta Lösningar flöda snabbt.

Konsolidera vendors och minska risken genom att standardisera på AWS-inbyggda tjänster och låta teams fokusera på kärnproduktförbättringar. Med en tydlig SLA för varje block, du kan scale En plattform utan att fragmentera arkitekturen. Den akronym blir en levande vägledning för styrelse och säkerhet samtidigt som upplåsning möjligheter för intern talang att växa in i produktroller. Detta tillvägagångssätt minskar inlåsning utan att offra hastighet.

Implementeringssteg under de närmaste 12–18 månader inkludera: 1) Skapa en AWS-baserad datagrund och en delad produktkatalog; 2) Distribuera CI/CD-pipelines och funktionsflaggor; 3) Utbilda arbetare molnativa mönster och hur man återanvänder komponenter; 4) Bygg instrumentpaneler för produktmätvärden och kundresultat; 5) Mät framgång genom successful lanseringar och levererat värde, iterera sedan för improvement.

I praktiken skiftar 3M från Post-It-lappar till ett molndrivet produktekosystem och levererar strong, scale-färdig, och pålitlig Lösningar för frontlinjen arbetare och kunder. Detta tillvägagångssätt möjliggör scale affärsenheter, minskar beroendet av vendors, och skapar en sammanhängande produktportfölj som utnyttjar möjligheter i hela organisationen.

Spelbok för molnomställning för 3M:s digitala produktomvandling

Rekommendation: utse Mike till vice vd för molnstrategi för att leda ett pilotprojekt med tre exempel och implementera en datacentrerad styrmodell som knyter produktresultat till budgetar. Börja med ett mycket konkret mål: digitalisera tre produktlinjer inom 12 månader, med KPI:er för tid till marknad, MTTR och datakvalitet. Mike kommer att samordna verksamheten mellan olika center och rapportera till den verkställande styrkommittén.

Bygg ett enhetligt datalager på AWS: datasjö, datakatalog och produktanpassade scheman; möjliggör RFID-baserad spårbarhet för komponenter; designa exempeldataflöden från leverantörsnätverk in i systemen.

Planering och budgetar: avsätt 6-8 % av IT-budgeten till molnbaserade produktplattformar; finansiera kompetenscenter; fastställ kvartalsvisa milstolpar för att driva framsteg; tillhandahåll rapporter på skrivbordsnivå till ledningen; detta ramverk kan skalas över företagets enheter och regioner.

Nätverk och center: utforma en delad nätverkstopologi med dedikerade VPC:er per produktdomän, AWS Direct Connect-länkar till regionala center och säker åtkomst för utomstående för att skydda datalokalitet och latens.

Digitalisera försörjningskedjor: tagga kritiska delar med RFID, fånga upp telemetri från enheter i edge och skicka normaliserade händelser till datasjön via en liten funktionsbaserad mikrotjänst.

Anlita outsourcingleverantörer: anlita stora outsourcingleverantörer för migrering, säkerhet och löpande support. Sätt strikta SLA:er kring säkerhet, tillgänglighet och kostnad. Håll kvartalsvisa resultatutvärderingar gentemot en mätbar baslinje.

Undersökning och forskning: genomför interna undersökningar inom olika avdelningar och center för att samla in krav och information om användares arbetsflöden; sammanställ en översikt över nuvarande system, luckor i interoperabiliteten och riskområden; prioritera backloggen i enlighet med detta.

Strategi för att digitalisera värdekedjor: anta en stegvis metod för att koppla samman produktdata, leverantörsnätverk och kundkontaktpunkter; börja med kärn-API:er och expandera sedan till partner-ekosystem.

Skapa styrning och ansvarsskyldighet: utse dataägare per produktlinje, fastställ ansvar för datalagring, säkerhet och efterlevnad; definiera ett mål för intäktspåverkan per release för att rättfärdiga budgetar.

Definiera en molnbaserad produktutvecklingsmodell i AWS

Anamma en molnbaserad produktutvecklingsmodell i AWS genom att skapa små, autonoma team och styra lanseringar med tydliga fasgranskningar som kräver godkända kriterier innan de går vidare. Detta tillvägagångssätt gör mer än att bara snabba upp leveransen; det skapar förutsägbara resultat och betydande kostnadsdisciplin samtidigt som användaren hålls i centrum för varje beslut.

Arkitekt för snabb experimentering med en API-first, händelsedriven stack och managed services. Föredra serverlöst där det är möjligt, uppbackat av containrar för arbetsbelastningar som kräver persistens, så teamen kan fokusera på applikationen istället för odifferentierad infrastruktur. Tänk i termer av återanvändbara mönster, inte isolerade fixar, så att många program kan dela på ingenjörsinsatser över domäner som sjukvård och industriell teknologi.

Implementera en loop med fyra faser – identifiering, design, bygg, drift – med tydliga resultat vid varje grind: användarbehov, designartefakter, testad kod och körböcker. I identifieringsfasen samlar skrivbordsundersökningar in kända problem och konkurrenssignaler, medan du i designfasen låser fast skalbara, säkra arkitekturer och dataflöden som kan utvecklas med kraven under flera år.

En disciplinerad kostnadsmodell är väsentlig. Spåra kostnader från början och tillämpa budgetar för utvecklingsmaterial, testmiljöer och staging-arbetsbelastningar. Denna disciplin hjälper till att balansera innovation med ekonomiskt ansvar när din applikationsportfölj växer och nya förvärv eller partnerskap träder in i ekosystemet.

Använd styrning och intelligens för att övervaka hälsa och användning. Instrumentering är inte en eftertanke – samla in verksamhetsinformation, möjliggör spårbarhet och automatisera säkerhetskontroller. Med detta tillvägagångssätt kan många team röra sig snabbare samtidigt som de uppfyller efterlevnadskraven inom hälso- och sjukvården och andra reglerade sektorer, utan att offra tillförlitligheten.

För att stödja skalbarhet, kodifiera infrastruktur och driftsättningsmönster som kod och kombinera dem sedan med automatiserade tester, canary-releaser och funktionsflaggor. Denna kombination möjliggör lyckade iterationer, minskar omarbete och gör det lättare att introducera nya utvecklare som är redo och produktiva från dag ett. Modellen möjliggör också fortlöpande diskussioner om teknikval, dataskydd och prestandaförbättringar inom olika industriella domäner.

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.