Post-it Notları ve İskoç Bandı Ötesinde – 3M, AWS ile Nasıl Dijital Bir Ürün Şirketi Oldu

Yazılım odaklı teklifleri hızlandırmak için bulut öncelikli bir ürün platformu benimseyin ve AWS tabanlı hizmetleri hemen devreye alın. Bir tanımlayın kısaltma programı–ÜPD (Ürün Platformu Sürüşü)–programı için, yani teams ortak bir hedef ve net sorumluluklar etrafında hizalayın. Bu hamle, ürün sonuçlarına yeniden odaklanılmasını sağlayabilir ve işlevler arası işbirliği için yeni fırsatlar yaratabilir. Bu, pilot uygulamalar ve verilerle desteklenmiştir.

Çok fonksiyonlu oluştur teams mühendislik, ürün, tasarım ve operasyon genelinde ve dijital özelliklerin arzını haritalandırın. bloklar yetenekleri. Dağıtmak için bulut tabanlı kalıpları kullanın scalable AWS üzerindeki hizmetler, ile workers farklı alanları ele alma. İş değeri ve kullanıcı etkisiyle önceliklendirilebilecek bir iş yükü listesi oluşturun, böylece fikir dağıtılmış Çözümler hızla akın.

Pekiştirmek satıcılar ve riski azaltarak AWS'ye özgü hizmetlerde standartlaşmaya giderek, teams temel ürün iyileştirmelerine odaklanın. Her biri için net bir SLA ile block, you can ölçek mimariyi parçalamadan bir platform. kısaltma yönetim ve güvenlik için canlı bir kılavuz haline gelirken kilidini açma dahili yeteneklerin ürün rollerine geçerek gelişmesi için fırsatlar yaratır. Bu yaklaşım, hızdan ödün vermeden kilitlenmeyi azaltır.

Önümüzdeki dönemdeki uygulama adımları 12-18 ay dahil: 1) AWS tabanlı bir veri temeli ve paylaşılan bir ürün kataloğu oluşturun; 2) CI/CD işlem hatlarını ve özellik bayraklarını dağıtın; 3) Eğitim workers bulut tabanlı desenler ve bileşenlerin nasıl yeniden kullanılacağı; 4) Ürün metrikleri ve müşteri sonuçları için panolar oluşturun; 5) Başarıyı şuna göre ölçün: successful dağıtımlar ve sağlanan değer ve ardından yineleyin. improvement.

Uygulamada 3M, Post-It notlarından bulut tabanlı bir ürün ekosistemine geçerek şunları sunar: strong, ölçek-hazır ve güvenilir Çözümler cephe hattı için workers ve müşteriler. Bu yaklaşım, ölçek iş birimleri genelinde, bağımlılığı azaltır satıcılar, ve kuruluş genelindeki fırsatlardan yararlanan tutarlı bir ürün portföyü oluşturur.

3M'in dijital ürün dönüşümü için bulut geçişi oyun kitabı

Öneri: Mike'ı Bulut Stratejisi başkan yardımcısı olarak atayarak üç örnek pilot uygulamasına liderlik etmesini ve ürün sonuçlarını bütçelere bağlayan veri merkezli bir yönetim modeli uygulamasını sağlayın. Çok somut bir hedefle başlayın: üç ürün hattını 12 ay içinde dijitalleştirin ve pazara sunma süresi, MTTR ve veri kalitesi için KPI'lar belirleyin. Mike, merkezler arası koordinasyonu sağlayacak ve yürütme yönlendirme komitesine rapor verecektir.

AWS üzerinde birleşik bir veri katmanı oluşturun: veri gölü, veri kataloğu ve ürünle uyumlu şemalar; bileşenler için RFID özellikli izlenebilirliği etkinleştirin; tedarikçi ağlarından sistemlere örnek veri akışları tasarlayın.

Planlama ve bütçeler: BT bütçesinin %6-8'ini bulut tabanlı ürün platformlarına ayırın; mükemmeliyet merkezlerini finanse edin; ilerlemeyi sağlamak için üç aylık kilometre taşları belirleyin; yönetime masa başı raporlar sunun; bu çerçeve şirket birimleri ve bölgeleri genelinde ölçeklenebilir.

Ağ ve merkezler: ürün alanı başına özel VPC'ler, bölgesel merkezlere AWS Direct Connect bağlantıları ve veri yerelliğini ve gecikmeyi korumak için dış kaynak sağlayıcılara güvenli erişim ile paylaşılan bir ağ topolojisi tasarlayın.

Tedarik zincirlerini dijitalleştirin: kritik parçaları RFID ile etiketleyin, cihaz telemetrisini uçta yakalayın ve normalleştirilmiş olayları küçük, işlev tabanlı bir mikro hizmet aracılığıyla veri gölüne itin.

Dış kaynak kullananlar: geçiş, güvenlik ve sürekli destek için büyük dış kaynak kullananlarla çalışın; güvenlik, erişilebilirlik ve maliyet konusunda katı SLA'lar belirleyin; ölçülebilir bir başlangıç ​​noktasına karşı üç aylık performans değerlendirmeleri yapın.

Anket ve araştırma: Gereksinimleri toplamak ve kullanıcı iş akışları hakkında bilgi edinmek için departmanlar ve merkezler genelinde dahili anketler yürütmek; mevcut sistemlere, birlikte çalışabilirlik boşluklarına ve risk alanlarına genel bir bakış derlemek; iş yükünü buna göre önceliklendirmek.

Zincirleri dijitalleştirme yaklaşımı: ürün verilerini, tedarikçi ağlarını ve müşteri temas noktalarını bağlamak için aşamalı bir yaklaşım benimseyin; önce temel API'lerle başlayın, ardından iş ortağı ekosistemlerine doğru genişleyin.

Yönetişim ve hesap verebilirlik oluşturun: ürün hattına göre veri sahipleri atayın, veri saklama, güvenlik ve uyumluluk sorumluluğunu belirleyin; bütçeleri haklı çıkarmak için sürüm başına gelir etkisi hedefi tanımlayın.

AWS'de bulut yerel bir ürün geliştirme modelini tanımlayın.

AWS'de, küçük, otonom ekipler oluşturarak ve yayınları ilerlemeden önce geçilmesi gereken kriterler gerektiren açık aşama kontrolleriyle engelleyerek bulut tabanlı bir ürün geliştirme modeli benimseyin. Bu yaklaşım, teslimatı hızlandırmanın ötesine geçerek öngörülebilir sonuçlar ve önemli maliyet disiplini yaratırken, kullanıcıyı her kararın merkezinde tutar.

API öncelikli, olay odaklı bir yığın ve yönetilen hizmetlerle hızlı deneyler için mimar. Mümkün olduğunca sunucusuzluğu tercih edin, kalıcılık gerektiren iş yükleri için konteynerlerle destekleyin, böylece ekipler farklılaşmamış altyapı yerine uygulamaya odaklanabilir. Yalıtılmış düzeltmeler yerine, yeniden kullanılabilir kalıplar açısından düşünün, böylece birçok program mühendislik çabalarını sağlık hizmetleri ve endüstriyel teknoloji gibi alanlarda paylaşabilir.

Dört aşamalı bir döngü uygulayın: keşif, tasarım, geliştirme, işletme - her kapıda açık çıktılarla: kullanıcı ihtiyaçları, tasarım artefaktları, test edilmiş kod ve çalıştırma kılavuzları. Keşif aşamasında masa başı araştırması bilinen sorunları ve rekabet sinyallerini toplarken, tasarım aşamasında yıllar içinde gereksinimlerle birlikte gelişebilecek ölçeklenebilir, güvenli mimariler ve veri akışları belirlenir.

Disiplinli bir maliyet modeline sahip olmak çok önemlidir. Geliştirme materyallerine, test ortamlarına ve hazırlama iş yüklerine baştan itibaren maliyetleri takip edin ve bütçeler uygulayın. Bu disiplin, uygulama portföyünüz büyüdükçe ve ekosisteme yeni satın almalar veya ortaklıklar girdikçe inovasyonu mali sorumlulukla dengelemenize yardımcı olur.

Sağlığı ve kullanımı izlemek için yönetişim ve istihbarattan yararlanın. Enstrümantasyon bir son düşünce değildir; operasyonel istihbaratı toplayın, izlenebilirliği etkinleştirin ve güvenlik kontrollerini otomatikleştirin. Bu yaklaşımla, birçok ekip güvenilirlikten ödün vermeden sağlık hizmetleri ve diğer düzenlenmiş sektörlerdeki uyumluluk ihtiyaçlarını karşılarken daha hızlı hareket edebilir.

Ölçeği desteklemek için altyapı ve dağıtım düzenlerini kod olarak kodlayın, ardından bunları otomatik test, kanarya sürümleri ve özellik işaretleriyle eşleştirin. Bu kombinasyon başarılı yinelemeler sağlar, yeniden çalışmayı azaltır ve ilk günden masaya hazır ve üretken olan yeni geliştiricilerin işe alınmasını kolaylaştırır. Model ayrıca çeşitli endüstriyel alanlarda teknoloji seçimleri, veri koruma ve performans iyileştirmeleri hakkındaki devam eden tartışmaları da barındırır.

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 kısaltma, 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.