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Autodesk Fusion 360 CAM: From Design to Multistage Machining Technical Documents

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Description

In this session, we'll look at a workflow that goes from a drawing to the output of technical documentation for high-volume production using multiple setups and machines. It starts with raw material and the use of parametric modeling and model states to break up the individual operations. From there we can use Inventor Tolerance Analysis to determine stackups and points of high risk during machining. The model is then translated to Autodesk Fusion 360 software for its machining capabilities. It quickly shows the machine library and tooling library capabilities. The Fusion 360 CAM validates cycle times and interference checks. Fusion 360 CAM data is then exported. With Inventor, the part is then made into technical drawings. Tooling and inspection documents are then populated with all the necessary data. Any part updates can be driven parametrically, validated, and updated on demand.

Principaux enseignements

  • Discover the high risk in time lost due to iterative changes for a long workflow.
  • Evaluate how it was identified as a high-risk workflow, with regards to design updates, process changes, and document control.
  • Learn about quantifying time savings in the iterations and necessary upfront work.
  • Discover value added by quick and agile iterative design.

Intervenants

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Transcript

JOE KAWKA: Hello. My name is Joe Kawka. I'm a digital engineer at Toyota Motor North America Production Engineering inside the Powertrain Division specifically. And my class today is Fusion 360 CAM from Design to Multi-stage Machining Technical Documentations. And here's the safe harbor statement.

And to start off, I kind of want to preface this lesson or this class that there is a lot of development still going on with this, but also a lot of progress that we have made. And it's something I feel very passionate about to share. So if you have any questions, feel free to reach out to me. But to start, there was a situation where we had a very substantial bottleneck of creating technical documentation that we would then hand over to the plant side, the people who actually making our parts.

And the documentation is probably one of our primary outputs. And so if we're spending mass amounts of time on documents that are very required and it's something that we definitely needed to kaizen and improve, and so my first approach was to look at the bottleneck and kind look at what's all the data that's going into. So we'll take a deeper dive into how I kind of came to this conclusion and where I went with it.

So overall, I went through a project cycle and kind of listed out all of the tasks that my group and I have during every project. And you'll see, there's many phases to the project. And with every phase, there's a design release. And with every design release, these documents, the technical documents, have a potential to update and to highlight the points. Like I said before, our documents, at one point, took us three-plus months to just make a few sets, which I feel is very unacceptable for such a fast-moving pace of the industry, something that we definitely needed to capitalize on and improve on internally.

And you can see the map that I've made. And I'll point out here, every phase of the project, there's data that's released and also per the legend, I have what's-- as a digital engineer, we have some scan data that we utilize. For instance, fixtures-- there's static data of the actual machines that's never going to change throughout the whole project or the whole lifetime. There's also dynamic data. While we're studying, we're going to make new layouts-- also simulate how the production is actually going to happen. Also validate-- so running simulations to validate our assumptions, making documentations, and also just other general support roles.

The most critical part is probably this red arrow, and I apologize it's a little bit small to see. And I keep repeating this because it is an essential part every time there is a design release, a new design or a modification design, we have to update our operation drawings. And that is a big time soak for us. And you can see the "key takeaway--" that same exact verbiage. And we need some time to do other studies within our project.

So the data flow for our technical drawings-- I dug a little deeper, and I was really trying to figure out what kind of CAM software, in addition to modeling-- we all know Inventor and Fusion 360, as far as product modeling, are two that are the best at that 3D space. And then what really drove us to go to Fusion 360 is the integration of models that we can bring into that Fusion 360 space, so we're able to view the machine itself, where that is the big no-good situation for Inventor, where we couldn't see the machine geometry within the state.

But Inventor still has its place with model states quite recently, and also iLogic being a little bit more intuitive to utilize. The Fusion 360 does have some connection API capabilities. And then, lastly, we use Vault as our primary data management system, whereas Fusion 360 is not fully supported in the Vault, it's possible to use it. But I think to get the best out of the functionality, an Inventor file is best.

As you can see in my diagram to the right here, our old way that really explains the reasoning to why it took so long is that we, one, had uncontrolled data. So it was all on a shared drive. Two, we were utilizing AutoCAD not to its fullest potential but to really make fine edits, which is very manual and tedious. And then that would output our technical drawings. So when there was a new release of data, we would update the numbers in our blocks, in our dimensions, and whatnot. But the visual was never really there. It's was very difficult and tedious, again, to update the 3D or the model view in AutoCAD.

And so we wanted to bring in 3D. The industry's going to 3D, obviously. And so first, like I said, we're going to use Inventor for 3D modeling. We have the Vault. We're going to store it in there. And then, so we have a raw material and also our CNC machine, our asset-- from there, we're able to bring both the products and the machine into Fusion 360 CAM as opposed to Inventor CAM-- we're unable to bring in that CNC machine. With the Fusion 360 CAM, we can evaluate, make sure all of our toolpaths are good, we're good to go, and all of the data that we've inputted into it is correct.

From there, we have different sets of technical documentation. And so I'll explain a little bit further in the following slides about how it can now be distributed. And so, again, the data flow for technical drawings continued this-- more written-out of the same process. But we're receiving design updates for different design releases, typically if not more working. In my previous experience with machine shops, it could be very much more with different variations especially, and then update the 3D model.

So we're looking-- for the driver of the manufacturing changes would come from a spreadsheet, while the raw material is driven from a linked-- linked to another 3D model. This is because we want to really specify what's going on in the manufacturing space while we're not so concerned with the raw material. We'll bring it into Fusion 360, and we'll connect it using the native connector between Inventor and CAM, and then we'll output the technical drawings, either through Inventor or Fusion 360 depending on the capabilities and the preference, really. And so how do we set these connections? How do we make the data flow?

And so driving through the data, this is really similar to the data flow that I've kind of expected, that I've set up to expect from the output of this project of mine. And so with starting out inputting all the data, it is a requirement, from my end, that we use a more universal input so that more people have access to weigh in or even edit or if they don't need to have that intricate CAD skillset, so you can share this out with a broader audience. So I chose Excel. Spreadsheets are very common-- most universally accepted, especially for inputting a lot of data. Or really, you can use other datasets per part.

And within this dataset, we're specifying everything about the process per operation. So in our case, because we're running multiple machines in a line, and every operation has its very specific job to do-- essentially, rough mill a surface, drill or predrill holes, tap holes for the next machine, and so on. And so this is how we're splitting up all of our inputs. Every machine-- we're specifying the machine. We're going to specify the dimensional tolerances, and we're going to go beyond that every intricate detail within-- in that case, we have that master input of all the data.

From there, we use the iLogic API within Inventor to pull the data from the spreadsheets. And the data then is able to really drive the parameters with Inventor. And I'll go into a little bit more detail later on on how exactly we're achieving this. But this really enables, again, the engineers that are not skilled in 3D modeling, or anybody else really that's not skilled in 3D modeling, to be able to make changes and see it reflect in the 3D, so parametrically-driven. And then we would move the model into Fusion 360 CAM.

From there, they're synced both ways. You're able to update the Inventor file from the Fusion 360 file. But most of the time, in our case, we're going to be uploading the Inventor file into Fusion 360, again, for its CAM capabilities. We'll make every setup of every operation and run simulations for every one of them to get a go/no-go evaluation, or if it's a cycle time evaluation for each set or what have you. So we start getting more data about our specific operations.

And again, really key point is enabling those people to change the parameters within CAM. Even though they have no idea how to work CAM, they can update numbers within an Excel sheet and run this program, and it will spit out what exactly they're-- the results that they're looking for.

And then, finally, generating the documents-- we have three standard documents that we output, operation drawings, tool layouts, and precision measurement lists, which is an inspection sheet essentially. And these three are pretty common with everybody, I feel. And this can be accomplished in both Inventor and in Fusion. But ideally, in my case, drawings are driven by the 3D model, the CAM sim, and the spreadsheet.

So the visual is updated constantly without having to manually go in, update it in the very tedious 2D world. We're able to output CAM data into our tooling layouts, so we know what exactly we're dealing with, how many cycles we can run, and also the spreadsheets to really fill in all the metadata that we are packing into our technical documentation.

And so the next steps-- I kind of alluded to before, there are still some items that are missing, but there is a lot of progress going on. So I'll start going into the missing details. So currently, Toyota and Autodesk have a EBA, which is an Enterprise Business Agreement. And with that, we are able to raise our hand and ask for help when we need.

And this is a case where I definitely need the help from the-- this is a copy flow of what we've seen before, so the input data, the driven 3D models, driven CAM, checks and simulations, and then the outputs themselves. I was able to, with every green arrow, make links to wherever I needed to create the links as far as whether it's the 3D model itself going in just a universal 3D model, going into the Inventor space, and then creating model states from it, or taking the spreadsheet from our manufacturing list and putting it into the Inventor parameters.

That is all set-- obviously, able to move Inventor products into Fusion 360, and then also bring in our asset library, so our machines, geometry, and then our tooling library, into Fusion 360, with the a few snags. But we can get that done for the most part.

But the big issue that I've had is being able to populate all the tools used and the setups used within the Fusion 360 CAM and output technical documentation that is driven by said documents. And so that's where our relationship really came to an advantage to the both of us because this is giving light to maybe a gap in their software, but also helping us out in filling in these issues that we're having.

And so, like I said, we're leveraging this Autodesk service, and that's the EBA. And we're able to interface with them. They're able to quickly understand and start developing the workflow for these connections and these gaps because they're so knowledgeable in the Fusion 360 space or their own software space, really. And they were also able to not only just develop but also point me into the right resources because, sometimes, resources can be hard to find when it comes to such niche subject matter.

And so you can see here, I got a workflow from one of the Autodesk employees. And really mapping out what's going to happen next helps me understand what exactly is going on, what I need to do, and also lets me validate what's going on in my project. And so you can see we're starting with the tool specifications that I already have. P21 is a newer format that's coming out as a standard for everyone. And there are some insights on other partners using this P21 format.

From there, they're able to really expedite this Fusion automation portion of it. We're able to import the files, map data to drawings, and format the drawings, and then, ultimately, exporting the drawings. And when I say drawings, I mean the tooling layout, and not just what is there in a standard way, but more of a very customized proprietary tool layout output for Toyota to use that we've used for forever.

And then we're able to do a proof of concept. Their [INAUDIBLE] was really able to break out what is the flow for this proof of concept. So we want to make sure we're going to open up the files, make it very clear. We're going to make subprograms to reformat the Excel file into a Fusion tool library import, verify the import, and then create the drawing in an automatic way, and then, also, making sure that all the information, the metadata, is copied from the Excel file into the drawing fields appropriately. So this is very well-spelled out. It's very helpful and great to see.

I think some things to note that also could potentially need some improvement, but able to get around, is the connecting Inventor parameters to an Excel sheet, although it is really possible. And you can see here, this is my flow of how I've done it. It was also kind of a little bit difficult to get to. but once it's set up, it's set up, so it's very nice now.

What I did is I started with the Inventor parameters. I made sure to label them within the parameter sheet or spreadsheet within Inventor itself, just so it's easy to identify and link later on if need be. But I had to create an automatic iLogic export. So every time I save the Inventor file, I'm going to have iLogic prompt and export the XVL file out to a specific area, or if I need to-- if I have both a spreadsheet of parameters open and the file open, have a quick button to export out these parameters to make sure both my files are updated at the same time or are in sync.

From there, we have the raw XML file, and the best way that we found to edit this is to get it into an Excel format, so a spreadsheet Excel format. Again, we're going to have to-- we had to develop in-house a VBA or a macro to convert the XML format into an Excel format. Although Excel is able to import an XML, it's not as straightforward to export. But that was a whole thing.

And so once we get the XML imported into an Excel file, we're able to edit it. We're able to bring in the engineers' input spreadsheets, so that main master data sheet, we're able to bring that in and link the appropriate parameters in, save it out. Again, a macro will have to convert it back out to an XML format, how Inventor is able to read it. And then, again, every time I open up Inventor with this specific model, it'll pull that data automatically and update the model according to these new parameters-- again, needing to sync if I have both open at the same time.

So that is Inventor parameters and how to make them driven by Excel sheets. The reason I went with the XML import and export as opposed to the more simplified spreadsheet export and import is because of the capability that the XML has over the spreadsheets. I believe I'm able to specify tolerances a little bit more in XML as opposed to just the spreadsheet with just the main parameter.

Also, another note of mine is that there is some opportunity for linkage between the Inventor and Fusion 360. Although it's possible today, and it works great, and it's wonderful, the issue that I've found in my particular case is the use of model states, and I believe this is because it's fairly new. And unfortunately, every model state will have to render a new Fusion 360 file if that's the route you want to go. I am opting to match my setups with my model states, but break that link between and just start with the raw material and evaluate it from there. But if you do go on the route of needing every model state into Fusion 360, that could be a potential barrier of needing multiple Fusion files for every one Inventor file.

And then, lastly, our standard method of our precision measurement lists-- and that's essentially our inspection sheet-- is to bubble the dimensions. After many, many Google searches, I was not able to find a native feature within Inventor or Fusion 360 to bubble just numbers along with the dimensions, as you would a measurement list. And there is an add-in for Inventor that's quite recently come out. I have to try that, but an option nonetheless. But I think with the interactions I've had with Autodesk, I'm able to raise this flag and see if there's a possibility for some development, which is very nice. And I'm hopeful to see this soon.

Other than that, I think this about wraps us up. I appreciate your time. Please reach out for any questions. I know it was a lot more connecting Inventor/Fusion 360 and less CAM but I feel this subject, though being developed, is very important to our work to really shorten and bring down the amount of time it takes for us to study and output our technical documentations out to people that will need it. If there's an update to a drawing, if there's a change, a slight change, that needs to be done, this is the best system to use, in my opinion, to quickly and effectively output these changes to the people who need it the most. Other than that, have a good day. Thank you.

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YouTube est une plate-forme de partage de vidéos qui permet aux utilisateurs de visionner et de partager des vidéos qui sont intégrées à nos sites Web. YouTube fournit des indicateurs sur les performances des vidéos. Politique de confidentialité de YouTube

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Personnalisation des publicités à des fins de ciblage

Adobe Analytics
Nous faisons appel à Adobe Analytics pour collecter des données comportementales sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP, d'ID d'appareil et d'ID Autodesk. Ces données nous permettent de mesurer les performances de nos sites et d'évaluer la qualité de votre expérience en ligne afin d'améliorer les fonctionnalités que nous proposons. Grâce à des méthodes d'analytique avancées, nous optimisons également votre expérience dans les domaines suivants : communication par e-mail, assistance client et ventes. Politique de confidentialité de Adobe Analytics
Google Analytics (Web Analytics)
Nous faisons appel à Google Analytics (Web Analytics) pour collecter des données comportementales sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces données nous permettent de mesurer les performances de nos sites et d'évaluer la qualité de votre expérience en ligne afin d'améliorer les fonctionnalités que nous proposons. Grâce à des méthodes d'analytique avancées, nous optimisons également votre expérience dans les domaines suivants : communication par e-mail, assistance client et ventes. Politique de confidentialité de Google Analytics (Web Analytics)
AdWords
Nous faisons appel à AdWords pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par AdWords. Les publicités sont basées à la fois sur les données de AdWords et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que AdWords a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à AdWords nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de AdWords
Marketo
Nous faisons appel à Marketo pour vous envoyer des e-mails dont le contenu est ciblé. Pour ce faire, nous collectons des données concernant votre comportement en ligne et votre interaction envers les e-mails que nous envoyons. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP, d'ID d'appareil, de taux d'ouverture des e-mails, de clics sur des liens, etc. Nous sommes susceptibles d'utiliser ces données en combinaison envers celles obtenues auprès d'autres sources pour vous offrir des expériences améliorées en matière de ventes ou de service clientèle, ainsi que du contenu pertinent basé sur un traitement analytique avancé. Politique de confidentialité de Marketo
Doubleclick
Nous faisons appel à Doubleclick pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par Doubleclick. Les publicités sont basées à la fois sur les données de Doubleclick et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que Doubleclick a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à Doubleclick nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de Doubleclick
HubSpot
Nous faisons appel à HubSpot pour vous envoyer des e-mails dont le contenu est ciblé. Pour ce faire, nous collectons des données concernant votre comportement en ligne et votre interaction envers les e-mails que nous envoyons. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP, d'ID d'appareil, de taux d'ouverture des e-mails, de clics sur des liens, etc. Politique de confidentialité de HubSpot
Twitter
Nous faisons appel à Twitter pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par Twitter. Les publicités sont basées à la fois sur les données de Twitter et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que Twitter a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à Twitter nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de Twitter
Facebook
Nous faisons appel à Facebook pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par Facebook. Les publicités sont basées à la fois sur les données de Facebook et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que Facebook a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à Facebook nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de Facebook
LinkedIn
Nous faisons appel à LinkedIn pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par LinkedIn. Les publicités sont basées à la fois sur les données de LinkedIn et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que LinkedIn a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à LinkedIn nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de LinkedIn
Yahoo! Japan
Nous faisons appel à Yahoo! Japan pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par Yahoo! Japan. Les publicités sont basées à la fois sur les données de Yahoo! Japan et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que Yahoo! Japan a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à Yahoo! Japan nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de Yahoo! Japan
Naver
Nous faisons appel à Naver pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par Naver. Les publicités sont basées à la fois sur les données de Naver et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que Naver a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à Naver nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de Naver
Quantcast
Nous faisons appel à Quantcast pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par Quantcast. Les publicités sont basées à la fois sur les données de Quantcast et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que Quantcast a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à Quantcast nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de Quantcast
Call Tracking
Nous faisons appel à Call Tracking pour fournir des numéros de téléphone personnalisés dans le cadre de nos campagnes. Vous pouvez ainsi contacter nos agents plus rapidement et nous pouvons évaluer nos performances plus précisément. Nous sommes susceptibles de collecter des données sur votre utilisation de nos sites en fonction du numéro de téléphone fourni. Politique de confidentialité de Call Tracking
Wunderkind
Nous faisons appel à Wunderkind pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par Wunderkind. Les publicités sont basées à la fois sur les données de Wunderkind et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que Wunderkind a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à Wunderkind nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de Wunderkind
ADC Media
Nous faisons appel à ADC Media pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par ADC Media. Les publicités sont basées à la fois sur les données de ADC Media et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que ADC Media a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à ADC Media nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de ADC Media
AgrantSEM
Nous faisons appel à AgrantSEM pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par AgrantSEM. Les publicités sont basées à la fois sur les données de AgrantSEM et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que AgrantSEM a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à AgrantSEM nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de AgrantSEM
Bidtellect
Nous faisons appel à Bidtellect pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par Bidtellect. Les publicités sont basées à la fois sur les données de Bidtellect et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que Bidtellect a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à Bidtellect nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de Bidtellect
Bing
Nous faisons appel à Bing pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par Bing. Les publicités sont basées à la fois sur les données de Bing et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que Bing a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à Bing nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de Bing
G2Crowd
Nous faisons appel à G2Crowd pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par G2Crowd. Les publicités sont basées à la fois sur les données de G2Crowd et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que G2Crowd a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à G2Crowd nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de G2Crowd
NMPI Display
Nous faisons appel à NMPI Display pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par NMPI Display. Les publicités sont basées à la fois sur les données de NMPI Display et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que NMPI Display a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à NMPI Display nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de NMPI Display
VK
Nous faisons appel à VK pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par VK. Les publicités sont basées à la fois sur les données de VK et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que VK a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à VK nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de VK
Adobe Target
Nous faisons appel à Adobe Target afin de tester les nouvelles fonctionnalités de nos sites et de personnaliser votre expérience. Pour ce faire, nous collectons des données comportementales lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP, d'ID d'appareil, d'ID Autodesk, etc. La version de nos sites peut varier en fonction des tests de fonctionnalités. Le contenu, quant à lui, peut être personnalisé en fonction de vos attributs de visiteur. Politique de confidentialité de Adobe Target
Google Analytics (Advertising)
Nous faisons appel à Google Analytics (Advertising) pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par Google Analytics (Advertising). Les publicités sont basées à la fois sur les données de Google Analytics (Advertising) et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que Google Analytics (Advertising) a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à Google Analytics (Advertising) nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de Google Analytics (Advertising)
Trendkite
Nous faisons appel à Trendkite pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par Trendkite. Les publicités sont basées à la fois sur les données de Trendkite et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que Trendkite a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à Trendkite nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de Trendkite
Hotjar
Nous faisons appel à Hotjar pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par Hotjar. Les publicités sont basées à la fois sur les données de Hotjar et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que Hotjar a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à Hotjar nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de Hotjar
6 Sense
Nous faisons appel à 6 Sense pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par 6 Sense. Les publicités sont basées à la fois sur les données de 6 Sense et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que 6 Sense a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à 6 Sense nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de 6 Sense
Terminus
Nous faisons appel à Terminus pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par Terminus. Les publicités sont basées à la fois sur les données de Terminus et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que Terminus a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à Terminus nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de Terminus
StackAdapt
Nous faisons appel à StackAdapt pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par StackAdapt. Les publicités sont basées à la fois sur les données de StackAdapt et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que StackAdapt a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à StackAdapt nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de StackAdapt
The Trade Desk
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