AU Class
AU Class
class - AU

How to Coordinate with Laser Scans in Autodesk Model Coordination

Partager ce cours
Rechercher des mots-clés dans les vidéos, les diapositives des présentations et les supports de cours :

Description

Do you want to learn how to use laser scans in Autodesk's Model Coordination? This session will cover how Miron Construction has cut this process down from weeks to a few hours. We've been using laser scans for 10+ years and have recently started performing laser scanning ourselves. Laser scanning takes a lot of time and effort, and we were missing an efficient way to use the scans in Model Coordination. Linking the laser scan into Revit software and modeling over it is not easy and creates a lot of risk when coordinating with those models. If items are modeled inaccurately, all liability falls back on our team, which is something that Miron Construction's virtual construction team wants to avoid. This session will share how we are using PointFuse to elevate our building information modeling (BIM) coordination outcomes in Model Coordination.

Principaux enseignements

  • Discover the benefits of laser scans in Model Coordination.
  • Learn about converting a laser scan into a mesh.
  • Discover the possibilities of BIM coordination with laser scans.
  • Discover other use cases for this software.

Intervenant

  • Noah Kuester
    My name is Noah Kuester. I am a Virtual Construction Specialist at Miron Construction in Neenah, WI, US. I have been in the construction industry for 2 years with an associate degree in architectural technology. My main roles at Miron Construction include BIM coordination, point cloud processing and mesh creation. This is my first time speaking at AU and I am excited to share my knowledge with you. At Miron Construction, all self-perform laser scanning runs through me. I am in charge of getting all point clouds registered and saved to ACC. When a project is going to be using the point cloud in BIM coordination, it is my job to get the mesh into Model Coordination.
Video Player is loading.
Current Time 0:00
Duration 0:00
Loaded: 0%
Stream Type LIVE
Remaining Time 0:00
 
1x
  • Chapters
  • descriptions off, selected
  • subtitles off, selected
      Transcript

      NOAH KEYSER: Hi, there. My name is Noah Keyser. I am a virtual construction specialist at Miron Construction. Welcome to my Autodesk University 2023 presentation about How to Coordinate with Laser Scans in Model Coordination.

      Here's a Safe Harbor Statement. Please note that all AU content is proprietary. Do not copy, post, or distribute without expressed permission. The agenda today is going to be a little bit about myself, company overview, laser scanning at Miron Construction.

      Then, we'll go into point views and the plugin for Revit. And then, we'll go over to model coordination and talk about some other use cases for point views. A little bit about myself. My journey begins with a job shadow at a local general contractor. They have some design work in-house, but they kind of introduced me to the virtual design construction industry.

      I didn't know that was a profession in high school. So, kind of, jumping into this job shadow was really enlightening. And they even let me put on the VR goggles and play a game for a little bit.

      So that's, kind of, when I knew that this is what I wanted to pursue. And then, I went to Northeast Wisconsin Technical College to get an architectural technology associate's degree. They set my knowledge of Revit AutoCAD BIM coordination. They set the groundwork for me.

      And then, at my internship at Miron Construction. They started building off of those building blocks. My mentors were amazing. I loved the people.

      So then, once I was offered a full time position, I took it immediately and ran with it. A couple of things that I work on at Miron Construction are pre-construction. In pre-construction we do site logistics.

      So we will work with our field teams, and our project managers, and our owners to make sure that the site is going to run as smooth as possible. So where our trailers are going to be. Where our construction traffic's going to go. If there are any other unique scenarios that are going to happen on the site, specifically with truck traffic.

      If we're working on a school project, then we want to keep it away from the kids. We want to keep the big trucks and the kids as far away as possible. So that's a big thing that site logistics help out with.

      Also, in pre-construction we work on sequence integration and for 4D animations. This is primarily for our project management team. Really working on the schedule. So we will attach the model elements with the schedule.

      And this can play out in an animations. They can see their schedule happening on a video before it takes place. They can catch a lot of scheduling errors. If something is phased before it's supposed to, saying walls are going up before a foundation, that's kind of an easy fix for them to just switch it around in their schedule. But it's a very easy visual representation for us to create for them.

      And then, going into my industrial workload it's mainly BIM coordination. And I've taken up the role of being the poop guy. So I work on a lot of bio gas projects. This is taking animal waste and turning it into bio gas that we can use.

      These are very interesting, niche BIM coordination projects because there's not a lot of heavy coordination necessarily. Like the image here, this is taken from a hospital. It's not a lot of high traffic areas like a hospital would be. It's a big, open field in the middle of North Dakota.

      There's not a lot of traffic going through there. So very interesting BIM coordination but, it's kind of my niche now. And going on my interest, I am part of a younger generation. So I think I've really grasped on to all of the newer technology.

      So 360 cameras. VR, MR, AR, laser scanning, and all of the newer technologies are really what I love. And when I started at Miron Construction, I got the opportunity to start the development of our laser scanning or self-performing our laser scanning.

      Now jumping into company overview. Miron construction has been around for over 100 years. We are now a fourth generation family owned company. We have over 1,500 employees.

      In 2023, the ER ranked Miron Construction eighth in the Midwest. And as you can see by our logo, we are committed to building excellence. All employees at Miron Construction really live by these values seen on the screen.

      Stay grounded. Think big. Rally together. Dig deep. And build legacies. Really, in the virtual construction team. I feel the biggest value that we embrace is really rallying together. So someone's got a really big workload, we will all just, kind of, rally together and help them get through the tough times.

      Miron Construction started out as a smaller Midwest contractor. But thanks to our amazing clients, they have taken us all over the United States. Laser scanning at Miron Construction. So this is jumping into learning objective one. Discover the possibilities of BIM coordination with laser scans.

      We've been working with laser scans for over 10 years. Mostly from third party vendors. Two years ago, we got ownership approval to start self-performing laser scanning. This is about when I started.

      So building layout and virtual construction. Started working on standard operating procedure for laser scanning ourselves. Building layout team is the field team doing all of this. And then, virtual construction does the processing in the office.

      Virtual constructions main service is BIM coordination. And the question we've been asking ourselves over the last two years is, how do we incorporate point clouds in our BIM coordination efforts?

      And this is, kind of, a question that I want you to think about to yourself for a minute. How are you using your point clouds in BIM coordination because we've been testing a couple of things, and that's what I'm going to jump into now.

      So the first thing we tested because we love Navisworks Manage is pulling it in there. Navisworks Manage is a great tool for compiling models. It voxelizes the point clouds really well. I'm not exactly sure how it does this.

      But when you click on the point cloud in Navisworks Manage, you'll get a little chunk of point cloud. So it's really reading the point cloud in a very interesting manner. But it's very quick and easy to use.

      Manage also opens up nearly all file types. And NWD sharing is very easy. A con of running BIM coordination in here is the clash matrix doesn't pinpoint the clash, necessarily. So when you run the clash matrix in Manage you'll see, let's say, an elbow hits the point cloud.

      So the point cloud, all of it will light up. And then, you'll have a tiny little elbow that you're trying to find in the point cloud. So you could spend 10 or 15 minutes just trying to find one clash. So this really wasn't an efficient workflow for us.

      Model coordination. So about a year ago, Miron Construction switched over to using Autodesk Construction Cloud model coordination primarily for our BIM coordination efforts simply because it was easy to use. It's great for locating clashes.

      So like I was talking about in the last slide, you're not going to search around for a long time just to find the clash. It highlights the clash very easily for you. Model Coordination is very easy to share. Simply just add the email into ACC, and give them permission to look at Model Coordination.

      Also, something that's happened over the last six to eight months is the ability to view point clouds in Docs. This is really big for me. I, kind of, stumbled upon it accidentally. You can view point clouds in Docs.

      And that's what you're seeing here on the image. It looks very similar to the image on the last slide. But this is actually viewing in ACC on the web. Con-- right now, Model Coordination does not support clashing against point clouds.

      But with that addition of being able to view point clouds in docs, I am very hopeful that in the next couple of months or maybe even a year that Model Coordination will jump into allowing clashes of point clouds.

      Now comes a very interesting workflow that we tried. I'll talk about it a little bit more later. Pulling a point cloud into Revit, and then drafting over it. So you're, kind of, modeling over the point cloud. This is very great for using your own Revit families.

      So you have custom Revit families that you like to use when you're modeling. This is great. But a lot of the cons here are just it's not easy to use. Point clouds really weren't meant to be pulled into Revit.

      It's gigabytes of data sometimes that you're pulling in. You can't run it on cloud servers. You have to download all of it to your local drives. So this just, kind of, slows everything down. It's time consuming. So there's a lot of manual labor.

      Trying to draft over the point cloud in the bottom left of your screen would probably take about a month. One person working for about a month just to complete all of that. And it brings in a lot of human error.

      So you'd be trying to manually model over the points. And you could be off by a quarter inch or an eighth inch, and you wouldn't really know. It's hard to confirm that you're in the correct location.

      And then, using a recap mesh in model coordination. So this is also, again, another thing that we tried. A recap pushes out a great mesh. That's a great result. It looks really clean.

      Unfortunately, flex tokens are needed to create this mesh. So this is an added cost. If you're only doing it a couple times, it's worth looking into. But for us, it was going to be a repeated cost that we would have to accrue.

      Again, this doesn't work in model coordination. This is, kind of, a theme you're seeing here. We were really trying to get our mesh clashing in model coordination. But going back to the last pro, you can do visual interference check.

      So this does pull in through Model Coordination. It just doesn't clash. So you can view it in the Model Coordination viewer with the model. So you can pull them together, but it just doesn't clash.

      And then, Cintoo. If you're not familiar with Cintoo, it's a great service. It's a web hosting, point cloud viewing, online browser. Works really smooth. This also produces a great mesh result. It also processes on the cloud, so you're not running it on your machine.

      This doesn't slow down your machine. There's a lot of times that I've been processing a mesh in recap, and I'm just dead in the water for a couple hours because it's just sitting there chugging. So this is a big benefit.

      You can also pull the models from ACC and link it straight into Cintoo. Cintoo and Autodesk have worked together to create a live link so that you can automatically update the models into Cintoo and view them together.

      So you can run that same visual interference check with the model that you can with the recap models but just now hosting it on Cintoo. It's very easy to share. You're just adding emails into the Cintoo site.

      This jumps right into the biggest con that we ran into with this one is our field teams, our project managers. Some of us just feel like it's another platform that we're training on. So we are pushing our field teams to learn more and more about models.

      And then, we have to tell them that it's another platform that we're training on. And then, they just kind of roll their eyes. And then, it feels like we're fighting upstream on that one. So pulling it back into ACC would be more beneficial for us.

      And again, continuing on the same trend, it does not clash in Model Coordination. And then, we jump into PointFuse. So PointFuse automatically creates a mesh model. You can classify the mesh model.

      So here in the bottom right corner, you can see all the different colors. Those are different classifications. The classifications would be closely related to AutoCAD layers. So that's how you can think about it. Each classification is an AutoCAD layer. So you can turn them on and off, as needed.

      This was a huge time savings for us. I'll talk about that in the next slide. They have great support. I'd ask him a question at 3:30. They're in the UK. They'd start emailing me at 4:00 AM. And I love that, so I could wake up right away in the morning and feel like I was being helped.

      And the big thing for us, this can clash in Model Coordination. And this is the workflow that I'll talk about a little bit later. One of the cons, though, for PointFuse is it's a bit intimidating when you start still.

      This is like any other software you jump into. Kind of like Revit. First time jumping into Revit you're like, oh boy, this is a lot. That's how it is too, but with the great YouTube channel and support team. I worked my way through it.

      All right. And then, Miron and PointFuse wrote a case study together. A couple of months ago, they reached out and were interested about writing a story on how we were using their software. I thought back to a project where we used the Revit workflow that I talked about a little bit earlier.

      And this project was a renovation of a utilidor. It had a ton of piping running just below the ceiling. And it was making penetrations through a masonry wall at the end when we were adding another building beyond the masonry wall.

      So the BIM coordination team needed reliable information on the existing pipes to make this project a success. So we went through and modeled over the point cloud in Revit. And it really just turned out to be a very extensive process.

      It also allowed a lot of human error to get in the way of the accurate point cloud data. BIM coordination team ended up deciding not to use the Revit model, but instead to use visual interference checking method in Navisworks manage. So this was, kind of, heartbreaking to see all the effort go down the drain just because it wasn't as accurate as they needed.

      After seeing all of that play out, I decided to see if I could do the PointFuse method and make that be a better result than the Revit one. I was very successful in that. I was able to turn the over 40 hours of Revit work into two half days of PointFuse work.

      So I started at noon on Tuesday, let the PointFuse workflow run, and then started up the next day. And I was finished by noon. So this was very surprising to me that I could finish the long workflow that I started out in Revit with. I could finish that in a day's work.

      All right. Now jumping into PointFuse. A little bit of background about them. They give a free trial. And I started out with the free trial just to prove that I could replicate the workflow that they showed us on web demo.

      So we had them sit down for 30 minutes in a web demo. They showed us what it could do. In our free trial, we tried to replicate that with our own data. I was able to replicate these results within a matter of days. Software was daunting. Like I said, a little bit earlier.

      But again, the PointFuse YouTube channel runs through all of the steps, step by step. It is very easy to follow along with. And Mike, who runs the YouTube channel, is also great for support. And the more I practice, the faster I am at it.

      So like any other software, the more you work at it, the faster you're going to be at it. This is the licensed structure. So PointFuse Review. Standard and Pro. $2,000, $5,000, $7,000 a year. Everything that I'm going to be showing in this workflow can be done with the Standard PointFuse license, which is the red one in the center.

      Now jumping into learning objective to understanding how to convert a laser scan into a mesh. Starting with creating a new project in PointFuse. You got the point cloud at visualization, digital construction, and space management workflows.

      All of them are explained on the bottom. This one, we're just going to jump right into digital construction. Although, if you wanted to start at point cloud, you can always step up. Here, I'm just going to go ahead and name the project.

      Now we are going to look for the point cloud data. Once point cloud data is selected, you'll click the arrow in the center to pull it over. For this scan data, we had a terrestrial laser scanner and the detail level.

      When you're doing BIM coordination, you'll want it to be high or very high. Very high will take longer to process, though. Here for classifications, PointFuse has some standard templates. I like to use the architectural one, but you can also create your own templates.

      And again, these are like layers in AutoCAD. You can always append extra classifications after the fact. So if you miss something, don't worry. You can add them later.

      And then, this step is going to take anywhere from 30 to 45 minutes. So it's good time to walk away, go get a cup of coffee, and then come back to a mesh. This is the screen you're going to see after it's done processing.

      On the left side, you'll see four different classified mesh models. And also, you're probably not going to see your full point cloud in front of you. So don't worry. You just have to open up the extra models on the left side. These are called super tiles. So it's broken up into four Super tiles.

      Now that the rest are opened, now you have the full point cloud out in front of you. At the top, you have your standard selection tools. Viewcube. Perspective orthographic views. Colors. Here I turn the point cloud or the mesh model into the colors that were associated with the point cloud. So that data also stays with it.

      Section box. I typically work better in the classification colors. Just a personal preference on that. On the right side, we have the classifications. So there's a whole list there. PointFuse starts out by classifying everything as surfaces.

      But if it's in a particular plane, then it'll be a horizontal, vertical, or angled planes. So like your floors, walls, it will be in there. Like I said before, you can always add classifications if you missed anything.

      This one, I'm adding the equipment classification. The IFC element type isn't super important, but I would try and get it close. Here, I just go ahead and select Member. We can see it later in Navisworks how it classifies it as a member.

      And then, pick a color that you want to be associated with equipment. And give it a Save. You can also move the layers and delete layers.

      One important piece. I do not recommend deleting any layers with a green circle next to it. That means you will not get your mesh back. That's what that warning was there.

      Looking at the round objects that I'll zoom in on here in a minute. These objects look super clean. This was really impressive when we did the demo on PointFuse. Once they go into Revit, they won't look as smooth. But starting out with a smooth object really does help Revit process the objects.

      Now, by holding Control and clicking, this will select parts of the mesh model. And you can control the visibility of the classifications on the right with the check marks. So I'm going to start classifying the floor. And using orthographic view, it's easy to select all of the floor by holding control, and clicking and dragging.

      Now that I have all the floor pieces, I can go over to the floor, and click classify. While I have all of my horizontal mesh models, I can do the same for the roof.

      As you probably could tell, I was not able to select all of the floor. That is because it wasn't in the horizontal surfaces. As you can see, it's kind of gray. So it wasn't automatically in the horizontal surfaces.

      Sometimes PointFuse misses it. But floors are super easy to go back and grab later. So just holding Control and clicking on the floor. Now we're done with the floor.

      So for this next clip, I would recommend looking away if you don't like quick moving objects or flashing. This can be, kind of, a quick clip. So just look away, and I'll let you know when you can look back. I am classifying the rest of the mesh model.

      So just working through here, this is about eight minutes just to give you a reference on how much time I spent here. There is definitely a limit on how much time should be spent. There's definitely a diminishing return on your investment here.

      So be cautious on how deep you go classifying. A lot of times, I will just select all of the MEP near the roof. Just put it all on one layer instead of sorting out by each trade.

      All right. The video is done, so you can look back now. Now, I'll talk about the Split Surfaces Tool. This is a very helpful tool with an example here.

      The floor got, kind of, meshed together with some curbing and looks like some columns. So by clicking the split surfaces tool, I can take the section box and just cut off that part that I believe was with the column.

      Then, by finding the floor again and hitting Classify, I will now have two separate objects. And I can take that column piece and put it with the structural. I can do that again with this one.

      And now we jump into merging. So merging is very important for Revit to understand the mesh. If you have too many elements, then Revit will just slow down. Like I talked about earlier, Revit doesn't handle massive files very well.

      And laser scans point clouds and mesh models are massive files. Just, kind of, helping shrink the model as much as possible. So I selected the whole thing and hit Merge. And you can see that it still breaks up into four pieces. This is due to the super tiles that I talked about earlier. No problem. Four pieces is still better than a couple thousand. So that's doing the job that it needs to.

      Here, we're going to deal with a little bit more complex system than floors. This is the equipment layer. You can see that I'm breaking it up into what I would suspect the Revit element would look like. So the scan, kind of, got cut off between grid lines. But we'll have half of the piece of equipment in one, and then half in the other.

      And here, I'm just merging based on smaller areas. I wanted to make sure that when a clash hits this area or hits this piece that I'm not searching all over. I have a general idea of where it's happening. It's still big enough to not make me work all day at this. So this is the merging process.

      Once that is done for all the classifications, then we will go ahead and click the Revit button on top, which will create a PXF file. This is the file that the Revit plugin accepts. And it'll turn into a coordination model. Like, a special coordination model.

      You can also turn on and off specific classifications, as needed. For this one, I'm going to turn off the noise classification just because there was a couple of garbage cans and people walking through the scan. So I didn't want to add all of that data if it's not necessary.

      Quick tutorial on how to get the PointFuse plugin. This is free. So you only need one person with a license, and the rest of your team can have this plugin. You will need to enter your information, but this helps the PointFuse support team locate anyone who downloaded the plugin or, if you need support, or reach out just if you have any questions with it.

      After entering your information, there is a Download button coming up on the top left here. Click that to download the plugin. Again, this is free. Then, you can test out some sample data.

      So if you want to get a head start before you get a demo, this is a great way to do it. You can try out their free data before you invest in PointFuse. Now, going into the PointFuse plugin for Revit.

      Opening up Revit, we have a sample project that we start with. So I'll open that up. While that's happening, this is the start of learning objective three, identifying the benefits of laser scans in Model Coordination. So this is going to work into Model Coordination now.

      So the same thing happens while linking in the 3D view and the floor plan. I just open those up to show examples for both. And once I have all of that cleaned up, I will click on the PointFuse plugin tab at the top. This will allow us to link in the PXF that we just created from PointFuse.

      And here's a key piece right here we want to position center to center. If the laser scan and model are not working in the same coordinates, then this is a big piece. I'll touch on that a little bit later. It's reducing the amount of extra work that you're going to have to do.

      So linking it in center to center. On the right side, you see a column come up. This is how you control the visibility of the PointFuse mesh model. You can see I didn't do an amazing job merging the mechanical equipment that shows your element count. So the floor is at four. Mechanical elements at 618.

      So not a great job, but we'll give it a shot just to see if it's going to work. You can always go back into PointFuse and re-mesh it. On the top, there is a Add to Document button. This is how you're turning the mesh model into Revit elements. So make sure your Revit categories are what you want them to be.

      This is how Revit sees them. So if you want to make families later on, then you'll want to make sure those are correct. Also, I just want to note that the colors from PointFuse do come through into Revit. So if you have a standard coloring system, you can make a template in PointFuse to make sure those colors come across into Revit and Model Coordination later on.

      That last part, once you add to the document, it's probably going to freeze your Revit for a couple minutes. Just trust it. It will go through. It's probably going to be like 15, 20 minutes before it clicks through. Don't worry. Revit's handling it just fine.

      So once you come back, you'll see these are now Revit elements that you can manipulate. You can drag and move them. You can do whatever you need to with them. Now they're actual Revit elements.

      So we will save this file, and move to a different project. We are going to open up a compiled project that has the architectural or structural models linked in and the coordinates acquired from that model.

      And in this model, we will link in our previous model that has the mesh model in it or the PointFuse model in it. We will take that model and link it into the compiled model. Again, center to center.

      This is going to make sure that anything you do in the PointFuse model gets updated into this one. And you don't have to do any additional alignment. Once you make any changes in the PointFuse model, it will just automatically update in this one. And you won't have to do any movements.

      All the alignments going to take place right here, and you won't have to redo it. Trust me. I've done it a couple times where I have to redo the alignment multiple times. It's not fun.

      Once this model comes in, you're going to align it. For me, this one is really easy because the scan was broken up per the grids. So I was able to align it to the grids very easily.

      For this project specifically, I wanted to make sure that we had specific 3D views and, eventually, NWC's for this. The Model Coordination ran a little bit smoother. Otherwise, you could just take this compiled model and upload this straight to ACC. And make sure your published settings have each of the different 3D views checked.

      If you do it in NWC's or different publish settings, then those are going to show up as individual models. And that, a lot of times, helps in Model Coordination if you want to run a specific clash matrix. So anything clashing with architectural and structural, they are a little bit less important clashes.

      But anything clashing with the existing equipment, that's going to be a big no no. So people can see those clashes specifically and work on them. Now, we are jumping into Model Coordination.

      So I've taken the Revit file exported to NWC's. Now we're going to upload that directly into the Model Coordination space that we have on our ACC site. I like doing it this way and not working through desktop connector just because I can see the green check mark and, kind of, confirm that it's uploaded.

      And with the new clash off workspace in Model Coordination, these update immediately. So we can jump right into model coordination and see these pop up within seconds of being done. So now you can see the mesh is in Model Coordination.

      Now I can jump into showing some clashes. So I'll jump into the live demo portion. I'll pull up ACC here. You can see I've got my NWC's that I've pushed out from a Revit model. Jumping into Model Coordination. I have a clash on Workspace. And we will go in here.

      This does take a minute to load. It is still a decently big file. Just give it a minute, and it'll load fine. You can always check your settings here in the bottom. Smooth navigation is a little bit better if you don't want the flickering of the model progressive.

      Like it says here, it just causes some flickering sometimes. So I've got everything aligned. You can see here in the stairs, this is still a manual alignment. So I've got maybe inside here, change our units quick.

      Maybe an inch and a quarter off, but it's hard to say because this is the existing. This is a model of the existing. Sometimes the models of existing aren't the most accurate. I don't want to cause or ruffle any feathers there.

      But sometimes the models of the existing aren't the most accurate because having a person in the field take dimensions can get very tedious, and sometimes you miss a dimension. So it's a manual alignment. Take it or leave it. It's just, kind of, is what it is, at this point.

      But still, the mesh model is very accurate. For this particular scan, it was down to 1/16 of an inch accuracy on the laser scanner itself. So within this whole model, we're going to be within 1/16 of an inch from end to end.

      So I don't want to get in a huge debate on accuracy of this. It's just great that we can pull in a mesh model to model coordination, I would say, with this level of accuracy because all of these landings and steps are, pretty much, spot on with elevation.

      And then, the working our way up to the upper level and the railings. Everything here is practically spot on. The next great thing about pulling this into Model Coordination is the fact that we can go back to the same stairs here just as a quick example.

      I can go ahead and hide the stairs, if necessary. So it is its own model. So if I don't think the stairs are important to the coordination, then we can just go ahead and remove those stairs or keep them if we need to.

      So just simply hiding and turning on just like Navisworks manage. And the key piece that we wanted to see in our point clouds while pulling them into having them involved in our BIM coordination was clash.

      So this right here is the proof of concept that I had to put together for purchasing PointFuse is making the mesh model clash in Model Coordination. So this was the deciding factor for us to purchase PointFuse. This is how we've run all of our BIM coordinations,

      So if this isn't an issue, we'll just go ahead and click Not An Issue or track all of our issues by creating one here. And like I said a moment ago, tracking all the issues, we have a list of issues right here that we can pull up in our BIM coordination meetings and follow along with and assign to specific trades to work on for the next meeting.

      Next piece I want to touch on is Navisworks Manage. So this is really awesome. They have a coordination plug-in. So at the top here, there's a coordination plug-in that you can pull in models from Model Coordination.

      So before this, I pulled up this model straight down from Model Coordination. It always pulls in the most updated models. So if you have someone updating models right before the meeting, you can simply go into Manage. Go to the Coordination tab. Pull in the model. It's going to have the most updated stuff.

      Otherwise, you can click this Refresh button. And this will look for new models. Load them, if there are any. If there aren't any, it'll just say, all right, we're done. You have the most updated.

      Again, this runs just like any Navisworks file that you're used to. You can set up your viewpoints just to look at things. Again, just taking a deeper dive into this mesh and how much it's actually done.

      It just amazes me every time I look at this just to see how much information it's actually gathered. And then the big thing-- sometimes in these mesh models, it gathers information that may not have been in the design model. So you can see cross-bracing right here. That was not in the design model, but it was in the mesh model.

      So kind of a saving grace on this one to have the mesh model incorporated in Model Coordination. And this can be pulled or this can be put right into our Docs for the field. So now we can have that same Navisworks file in an NWD format viewable on the web.

      So this is great to have. Our field team really enjoys viewing things all in one platform. Like I've talked about earlier, we don't want to train them on multiple things. So they know to go straight for the field folder, and they can always find a compiled model of the project.

      So this is great for them just to have right away. And then, the third thing is our trade partners, oftentimes, like to do their own technique in coordination. We like to have them work in Model Coordination.

      Some of them aren't comfortable with that, so they will do their own clash testing in Manage. But like I said earlier with Manage, the point clouds don't come into Navisworks Manage Clash Detective very well. So they can still import these NWC's or use the coordination plugin to work through their clash.

      All right. End of the live demo. Kind of jump back into our presentation here. Now jumping into other use cases for PointFuse.

      PointFuse does have the Convert to Family button. So when you click on a piece of the mesh, you can go up to their PointFuse tab again, and click Convert to Family. Browse templates. Name it. Important thing. Once it goes back.

      So go ahead and select your Family Template template. Important thing here is to have the check mark on the bottom. Replace element with family instance.

      It's really going to create a family replacing it for the Revit element. I'm going to put it in the exact same spot. You're not even going to notice that it got switched out. And for this example, it can be used a bunch of different ways.

      But for this one, I'm going to go ahead and take the first light fixture. And I'm going to copy it around the project. So that second one looks a little bit iffy on a mesh. So zoom in here. Look at that mesh or that element.

      It just doesn't look as clean, so we're going to switch it with the other one. Didn't have to move it. Didn't have to do anything with it. You can also, in theory, take a Revit family that you have created for these lights and replace the PointFuse elements or the PointFuse families now. You can replace those.

      Other use cases, on the left side, you have the site camera. And on the right side, you have the 4D animation. So I spent a lot of hours taking this point cloud in recap, and clearing out some of the demo work just so we could put our model elements in there for the 4D animation.

      This would have been very smooth in PointFuse so I could have created a mesh of the whole point cloud and pulled it into our 4D animation software. This 4D had to be done in Navisworks Manage. It's not preferred, but we still could do it.

      Early on in this project, we did actually get a little bit behind. So over on the right side, we had a little bit of difficulty. But here, you can see the H frame there actually got put up before it was scheduled.

      The schedule was baked out to, I think, every half an hour. They had everything scheduled to. So they had the schedule down perfectly because of the animation. And they actually finished ahead of time because of our animation.

      So it was super great. We saved the customer a lot of money if we can finish that ahead of schedule. The last thing for other use cases. We have AR, VR, and MR. So we are using Iris VR for this example.

      I have the scan of our virtual construction room in Neenah and the model of the new virtual construction room. They're, kind of, overlaying each other. We scanned our VC room when it was completely empty.

      No ceilings. No nothing. No furniture. So you can see the scan is up there. I got purple ducts running through.

      This is another possibility for PointFuse pulling the mesh straight into your AR, VR, MR softwares. Anything that can handle a Revit model or NWC. Now, you can pull your point clouds into there, as well.

      And a learning objective wrap up. Today, we discovered the possibilities of BIM coordination with Laser Scans, understand how to convert a laser scan into a mesh, identify the benefits of laser scans in Model Coordination, and identify the use cases for this software.

      I want to give a big shout out to my Virtual Construction Team. I could not have done any of this without them. So big round of applause for them. And thank you for attending my AU presentation.

      ______
      icon-svg-close-thick

      Préférences en matière de cookies

      Votre confidentialité est primordiale pour Autodesk et nous mettons tout en oeuvre pour vous garantir la meilleure expérience possible. Pour nous aider à personnaliser les informations que vous recevrez et à créer des applications, nous collectons des données sur votre utilisation de ce site.

      Nous autorisez-vous à collecter et à utiliser vos données ?

      En savoir plus sur les services tiers que nous utilisons et sur notre Déclaration de confidentialité.

      Cookies indispensables au fonctionnement de notre site et à la fourniture de nos services

      Ces cookies nous permettent d'enregistrer vos préférences ou vos informations de connexion, de répondre à vos demandes ou de traiter les achats de votre panier.

      Cookies visant à améliorer votre expérience grâce à l'affichage de contenu pertinent

      Ces cookies nous permettent d'améliorer les fonctionnalités et la personnalisation. Ils sont configurés par Autodesk ou par des fournisseurs tiers auxquels nous faisons appel afin de vous proposer une expérience et des informations adaptées à vos besoins.Si vous n'autorisez pas l'utilisation de ces cookies, certains ou l'ensemble des services risquent d'être indisponibles.

      Personnalisation des publicités à des fins de ciblage

      Ces cookies collectent des données vous concernant, en fonction de vos activités et de vos centres d'intérêt, afin d'afficher des publicités pertinentes et d'en évaluer l'utilité. Grâce aux données collectées, ces publicités seront davantage ciblées. Si vous n'autorisez pas les cookies, elles seront moins pertinentes.

      icon-svg-close-thick

      SERVICES TIERS

      Découvrez les services tiers que nous utilisons pour chaque catégorie et la façon dont nous exploitons les données que nous collectons sur vous en ligne.

      icon-svg-hide-thick

      icon-svg-show-thick

      Cookies indispensables au fonctionnement de notre site et à la fourniture de nos services

      Qualtrics
      Nous faisons appel à Qualtrics pour que vous puissiez nous faire part de vos commentaires par le biais d'enquêtes et de formulaires en ligne. Vous êtes susceptible d'être sélectionné au hasard pour participer à une enquête. Vous pouvez aussi nous faire directement part de vos commentaires. Nous collectons des données afin de connaître les actions que vous avez effectuées avant de participer à une enquête. Cela nous aide à résoudre les éventuels problèmes. Politique de confidentialité de Qualtrics
      Akamai mPulse
      Nous faisons appel à Akamai mPulse 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 Akamai mPulse
      Digital River
      Nous faisons appel à Digital River 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 Digital River
      Dynatrace
      Nous faisons appel à Dynatrace 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 Dynatrace
      Khoros
      Nous faisons appel à Khoros 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 Khoros
      Launch Darkly
      Nous faisons appel à Launch Darkly 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 Launch Darkly
      New Relic
      Nous faisons appel à New Relic 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 New Relic
      Salesforce Live Agent
      Nous faisons appel à Salesforce Live Agent 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 Salesforce Live Agent
      Wistia
      Nous faisons appel à Wistia 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 Wistia
      Tealium
      Nous faisons appel à Tealium 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 Tealium
      Upsellit
      Nous faisons appel à Upsellit 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 Upsellit
      CJ Affiliates
      Nous faisons appel à CJ Affiliates 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 CJ Affiliates
      Commission Factory
      Nous faisons appel à Commission Factory 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 Commission Factory
      Google Analytics (Strictly Necessary)
      Nous faisons appel à Google Analytics (Strictly Necessary) 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 Google Analytics (Strictly Necessary)
      Typepad Stats
      Nous faisons appel à Typepad Stats 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 Typepad Stats
      Geo Targetly
      Geo Targetly nous permet de rediriger les visiteurs de notre site vers la page appropriée et/ou de leur proposer un contenu adapté à leur emplacement géographique. Geo Targetly se sert de l’adresse IP des visiteurs du site pour déterminer approximativement la localisation de leur appareil. Cela permet de s'assurer que les visiteurs ont accès à un contenu dans ce que nous évaluons être la bonne langue.Politique de confidentialité de Geo Targetly
      SpeedCurve
      Nous utilisons SpeedCurve pour contrôler et mesurer les performances de notre site Web à l’aide de mesures du temps de chargement de nos pages Web et de la réactivité des éléments successifs tels que les images, les scripts et le texte.Politique de confidentialité de SpeedCurve
      Qualified
      Qualified is the Autodesk Live Chat agent platform. This platform provides services to allow our customers to communicate in real-time with Autodesk support. We may collect unique ID for specific browser sessions during a chat. Qualified Privacy Policy

      icon-svg-hide-thick

      icon-svg-show-thick

      Cookies visant à améliorer votre expérience grâce à l'affichage de contenu pertinent

      Google Optimize
      Nous faisons appel à Google Optimize 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 Google Optimize
      ClickTale
      Nous faisons appel à ClickTale pour mieux identifier les difficultés que vous pouvez rencontrer sur nos sites. L'enregistrement des sessions nous permet de savoir comment vous interagissez envers nos sites, notamment envers les éléments de nos pages. Vos informations personnellement identifiables sont masquées et ne sont pas collectées. Politique de confidentialité de ClickTale
      OneSignal
      Nous faisons appel à OneSignal pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par OneSignal. Les publicités sont basées à la fois sur les données de OneSignal 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 OneSignal a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à OneSignal nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de OneSignal
      Optimizely
      Nous faisons appel à Optimizely 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 Optimizely
      Amplitude
      Nous faisons appel à Amplitude 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 Amplitude
      Snowplow
      Nous faisons appel à Snowplow 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 Snowplow
      UserVoice
      Nous faisons appel à UserVoice 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 UserVoice
      Clearbit
      Clearbit autorise les données d’enrichissement en temps réel afin de fournir une expérience personnalisée et pertinente à ses clients. Les données que nous collectons peuvent inclure les pages que vous avez consultées, les versions d’évaluation que vous avez lancées, les vidéos que vous avez visionnées, les achats que vous avez réalisés, ainsi que votre adresse IP ou l’ID de votre appareil.Politique de confidentialité de Clearbit
      YouTube
      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

      icon-svg-hide-thick

      icon-svg-show-thick

      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
      Nous faisons appel à The Trade Desk pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par The Trade Desk. Les publicités sont basées à la fois sur les données de The Trade Desk 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 The Trade Desk a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à The Trade Desk nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de The Trade Desk
      RollWorks
      We use RollWorks to deploy digital advertising on sites supported by RollWorks. Ads are based on both RollWorks data and behavioral data that we collect while you’re on our sites. The data we collect may include pages you’ve visited, trials you’ve initiated, videos you’ve played, purchases you’ve made, and your IP address or device ID. This information may be combined with data that RollWorks has collected from you. We use the data that we provide to RollWorks to better customize your digital advertising experience and present you with more relevant ads. RollWorks Privacy Policy

      Voulez-vous améliorer votre expérience en ligne?

      Nous souhaitons vous offrir une expérience optimale. Si vous choisissez Oui pour les catégories présentées dans l'écran précédent, nous collecterons vos données et les utiliserons afin de personnaliser votre expérience et d'améliorer nos applications. Vous pouvez modifier vos paramètres à tout moment en accédant à notre Déclaration de confidentialité.

      Votre expérience. Votre choix.

      Nous respectons votre confidentialité. Les données que nous collectons nous aident à comprendre votre utilisation de nos produits, à identifier les informations susceptibles de vous intéresser, mais aussi à améliorer et à valoriser votre engagement envers Autodesk.

      Nous autorisez-vous à collecter et à utiliser vos données afin de personnaliser votre expérience ?

      Découvrez tous les avantages d'une expérience personnalisée. Vous pouvez gérer vos paramètres confidentialité pour ce site. Pour en savoir plus sur les options disponibles, consultez notre Déclaration de confidentialité.