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Lightning Strikes Twice: Revisiting Generative Design for Mass Production

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説明

Lightning Motorcycles has been breaking records in the world of e-bikes since the company entered the market. The LS-218 is pushing electric and gasoline-powered motorcycles to be the fastest production bike on the market. But pure performance is not the only goal; Lightning is focused on providing consumers with the best quality and value in every product it creates. Key to meeting these goals and staying ahead of the competition are new technology and ways of thinking. Lightning was an early adopter of generative design. Collaboratively, we produced a part-consolidation and lightweighting workflow that saved 30% of target component mass. In this class, we’ll show you how developments within generative design can be used to gain these benefits, while ensuring cost-effective manufacturing. This talk will cover workflows used within Fusion 360 software, maximizing the integrated simulation, generative design, and manufacturing tools to better understand the part and its performance.

主な学習内容

  • Learn how to apply generative design manufacturing methods to create designs suitable for mass production
  • Learn how to implement an integrated generative design and validation loop within Fusion 360
  • Learn how to apply generative design to multiple bodies within a singular assembly
  • Learn how to create a workflow to enhance the cost-effective manufacturing of generative design outcomes

スピーカー

  • Peter Simpson さんのアバター
    Peter Simpson
    Peter attended the University of Birmingham, graduating with a Masters Degree in Mechanical Engineering. He began his career with Autodesk during a summer internship and has since rejoined Autodesk as a Graduate Technical Consultant working in the Birmingham office, taking a full time role in the Process Specialist Team, and now becoming a Customer Advocacy Manager for Fusion 360 Design & Simulation. He has worked on a variety of projects, often focusing on the utilization of Generative Design within different industries, helping to drive the adoption of the platform and further develop the software. In his spare time, Peter is a keen sportsman, playing football, rugby and golf on a regular basis.
  • Nick Markovic
    I am a well-rounded individual with 8 years’ experience as a stress engineer coupled with a strong academic background. I have continuously broadened my engineering knowledge and gained key exposure in the aerospace, defence, rail, wind, oil and gas engineering markets. I am a specialist in both implicit and explicit finite element analysis techniques, with emphasis on non-linear analyses. I have recently joined Autodesk as a mechanical engineer in The Autodesk Advanced Consulting (AAC) team specializing in additive manufacturing and advanced simulations. I have joined AAC to maximize in-house knowledge of stress and structural analysis and bring key industry experience to the team. I have a strong passion for the practical application of new and emerging technologies to help advance the design and manufacturing industry.
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Transcript

RICHARD HATFIELD: I'm Richard Hatfield, founder and CEO of Lightning Motorcycles. I'm a lifelong motorcycle rider. And engineering excellence has always been my passion.

PETER SIMPSON: Hi, my name is Peter Simpson. And I work for Autodesk as a technical consultant. I work on the process specialist team as part of the Fusion 360 customer engagement organization. My main focus is generative design and finding new ways to harness the power of the software.

Because of this, I was tasked with undertaking the main generative design for this part, and also any of the editing and processing that we needed.

NICK MARKOVIC: Hi, my name is Nick. I am a research engineer at Autodesk Research. My main focus areas are developing new digital twin workflows and developing new manufacturing technologies. In this project, my responsibility was ensuring that the new Swing On prototype treated from the generative design technology was compliant and safe to operate by using Fusion 360 simulation product.

This is the LS218. This is the fastest production motorcycle in the world. It's won numerous prestigious races and set a series of land speed records and it's electric. The story of Lightning really began in 1990, when I was invited to drive and participate in the development of an electric Porsche. And in the process I developed a deep understanding and expertise around electric drive systems and wanted to bring that to motorcycling.

In 2006 I built the first lithium battery sport bike. And in the first test ride up the first hill, became convinced that electric motorcycles were the future. And this was a great opportunity to build a company.

Recently, for the first time in human history, CO2 levels exceeded 415 parts per million in the atmosphere. The USA has the second highest CO2 emissions of all the countries in the world. Transportation is the largest source of carbon emissions in the United States.

And worldwide, motorcycles have higher emissions than cars. And there are significantly more motorcycles in the world than cars. So we believe that building great electric motorcycles, which motivate consumers to convert to electric motorcycles, can contribute in a significant way to reduction of global warming.

Lightning's mission is to build world-class two wheel electric transportation with superior efficiency, performance, and affordability than current gasoline alternatives. We believe two wheel electric vehicles are a great solution for daily transportation and an important solution for reducing traffic congestion and parking issues. We dream that electric motorcycles will replace gas motorcycles in all the major markets in the next 5 to 10 years.

Our goal is to accelerate that Shift to the next generation of personal transportation by offering great products with competitive prices for riders to enjoy around the world. And we believe deeply in this mission and we build it into every bike. When people ride our bikes, whether they're world champions or first time riders, they get it.

The electric motorcycles that have been available for consumers have not met the goals that consumers are looking for. So the range was inadequate, the charging time too long, the performance inadequate, price too high for the build quality. So as a result, electric motorcycles so far have not been able to win the hearts and minds of motorcycle riders over the gasoline alternatives.

So we've really focused at Lightning on developing technologies to address these objections. So we build our products to create excitement and to bring new riders into electric motorcycling. Lightning seeks out competition to drive innovation in our company and then to use that innovation that we develop to create exciting products for the marketplace.

So early on, to drive electric vehicle adoption, we set two milestones for ourselves. The first was to build electric motorcycles that could outperform the best gas motorcycles in the world. And then the second was to build a supply chain that would allow us to provide superior products at competitive pricing to our customers.

So the first milestone was achieved at the Pikes Peak International Hill Climb where we became the first electric vehicle to race against the top gas racing motorcycles in the world and win by a decisive margin of over 20 seconds. So the key to how we've been able to achieve our second milestone, this combination of price and performance, is that our approach from the beginning has been fundamentally different.

We began experimenting with lithium batteries for vehicles in 2006. And the process of developing competition bikes, doing EV engineering contracts, have created a deep fluency in these EV technologies and have created an understanding of how really to optimize the trade offs between power, and handling, and heat, and weight, torque, charge time, and price. And then take that and roll it all into products that have superior overall performance.

So this has allowed us also to develop a network of relationships of engineers and other companies that also are passionate about the technology around electric vehicles. And then secondly, one of the design principles we developed through the engineering contracts is the importance of using a modular platform in EV technology so that we have the flexibility to use similar components in a widely disparate group of applications. So the same type of components can be used in an 80 volt ATV as are use in an 800 volt fuel cell hybrid bus or in an electric airplane. And this allows us to develop quickly and cost effectively.

So there have been a whole series of challenges in building the technology in our motorcycles. So some of the challenges are building the level of performance that we need on something as small and as compact as a motorcycle. Thermal management is a critical issue, achieving this level of performance and not having temperature issues on the components.

Weight is the enemy of performance motorcycles. So the ability to use the tools that we have from Autodesk to minimize the weight of our components, while still achieving the strength required and being able to package this in the very limited space of a motorcycle.

When we began winning on the racetrack, people sought us out to work with us and tap into our expertise. This gave us a chance to work with electric vehicle innovators, entrepreneurs, inventors, engineers who are all leaders in their field. Over the years, we've done a series of engineering projects from electric cars, electric airplanes, electric boats, hybrid buses, ATVs, scooters, and material applications.

And a couple examples of these were, one, a cutting edge battery technology company that contacted us to build a battery, the first battery pack capable of charging in five minutes. And to use it for a demonstration run between San Francisco and Los Angeles. And then secondly, collaborating with Autodesk in the development of their generative design software where we were able to work with them, utilize their software to design a swing arm for a bike that was both lighter and stronger. And this was featured in Autodesk rollout of the software. And we've learned a lot from each of these projects.

So the tools that we have access to from our relationship with Autodesk have been a real key to achieving the level of performance and the maturity of products that we built. On a daily basis, we use Autodesk products like Fusion, Inventor, Alias to do the surfacing, the CFD and FDA analysis to achieve the aerodynamics, and the strength, and the light weight that we need for our products.

So let's hear from the team from Autodesk who've been a major factor in our success.

PETER SIMPSON: Thanks, Richard. Many of you may have seen from the title of our talk and previous AU presentations this is not the first time that we've worked with Lightning Motorcycles. We actually did a similar project back in 2018. And we are revisiting that project and looking at the very same part.

In the original iteration, we set out to see how far we could really push the performance of this part. This was in order to allow Lightning to just continue pushing the performance of their motorcycles as a leader in the field.

This project showed promising signs. We saved a huge amount of weight on the part. And we add it to some part consolidation efforts from their side.

Unfortunately there were some shortcomings with this. And I'll go on to talk about them now. Due to the nature of generative design at the time, these shortcomings were somewhat unavoidable. There was a lack of manufacturing bias within the software in that we couldn't define a manufacturing method as well as we can today.

The other issue was to do with the load case setup. It was much harder to actually translate those real world loads into the generative design software. To try and combat these shortcomings, we decided to leverage the advancements in generative design in Fusion 360 to focus on a more manufacturable outcome.

We focused on utilizing the milling constraints with generative design to reduce the cost and complexity of the part while still allowing valid performance benefits. This would be traded off against some of the performance gains that we saw in the first iteration. But ultimately, it was in an attempt to find a commercially viable part that Lightning could sell on their bikes worldwide.

The advancements made in the past three years in generative design have really enabled us to revisit this project. When we have such a clear trade off of manufacturability versus performance, the progression of the manufacturing controls within generative design is invaluable. It really allows us to pinpoint specific methods that we're interested in and have expertise in.

This allows us to tailor the final outcomes , and ultimately make all outcomes relative to a chosen method. Milling, and specifically three axis milling, was deemed to be an area of expertise that we have within the company. Not only this, but we thought that with three axis milling, you can gain a complex enough geometry while still maintaining some speed and cost relativity.

So the other key advancement that really allowed us to succeed in this project is the advancements in terms of solar sophistication and even the addition of some new solvers within generative design. These allow us better load case attributes and allow us to then translate that into better representation of the real world loading. Understandably, if we have a better representation of the real world loading, we can then be confident that our outcomes are going to be better set up to cope with that once they're produced.

The benefits of the solver are also that we could set this up as a three part solution, keeping it as an assembly. Instead of going for the monolithic approach like we did in 2018, where we could do part consolidation alongside light weighting, we kept this as three specific parts. This allowed the manufacturing to be a bit more simple, cost effective, and time effective.

An often overlooked advancement in the generative design world has actually been the advancements to editability of the outcomes. Because we can now take all of our outcomes out and edit them within Fusion, it makes it a lot easier to make small changes to the designs. This is really valuable in terms of manufacturability, but also when you relate it to the simulation outcomes that we're going to talk about in a little bit.

So now it's time to actually look at the outcomes from this project. In the next section, we're going to be basically comparing the original part that Lightning are currently using, the 2018 generative design iteration, and our current generative design prototype. As you can see, the existing part is simple, but effective. It's manufactured by dye casting.

Due to the mass production of this part, that makes it both cost and time effective. The first generative design iteration from 2018 is highly optimized. We're saving about 40% of the mass of the original part. However, it's really costly to make and almost impossible, in some regions, to really ensure a reliable, repeatable manufacturing process.

Personally, I believe that the final iteration really bridges the gap between the two prior iterations. We're saving about 10% of the weight, yet we're still actually managing to keep manufacturability and cost and time effectiveness at the forefront. Through further development and some further manual edits, I really believe that we can better represent our trade offs and ultimately get a production part on Lightning bikes soon.

NICK MARKOVIC: Undertaking validation studies in a virtual environment is essential in design and make workflows. Numerical validation tools are used to understand how a part or assembly performs under certain conditions. For example, simulation tools are used to calculate how loads lead to deformation or catastrophic failures. This can save time to manufacture.

The user can experiment with virtual design variations or changing the design requirements. This can save costs by minimizing physical prototyping and physical experiments. Fusion 360 has a large simulation portfolio, and it's growing.

All simulation studies can be run in the cloud at an affordable rate. Also, this is a great opportunity to share these results to the Lightning folks on the cloud without the need of manually sending gigabytes of result files. In this discussion, I will perform structural stress analysis using Inventor Nastran to understand if the new generative design swing arm that Peter has created is structurally sound.

The swing arm assembly can be tricky to simulate, as there are plenty of moving and rotating parts. However, Lightning have simplified the load cases for us to perform rapid prototyping and validation. The rear wheel assembly was idealized as a rigid body element. Also we simplified the rear shock assembly by using a combination of simplified solid bodies and rigid body elements.

Lightening has also provided three load cases. The first load case represents the vertical load acting on the swing arm during acceleration and cruise condition. The second load case represents an oblique load acting on the swing arm during the quiet cornering at an angle of 40 degrees. The final load case represents a torsion load acting on the swing arm.

The end plates and center components were bonded using automatic contact function. And these bodies were adequately meshed using parabolic solid elements to enhance the result accuracy.

The final element analysis works by breaking down a real life object into a large number of elements. And mathematical equations are used to predict the behavior of each element and grid points.

The computer combines all of the visual element behaviors to predict the behavior of the global assembly. Now the simulation [INAUDIBLE] has been completed. The final step is to run a series of linear static simulations to calculate the maximum deflections and the maximum stresses that each load bears.

Also, a factor of safety is calculated. This is denoted as FoS. Mechanical engineers commonly use this factor to assess if the stresses are above or below the material strength limits. The main objective is to ensure the factor of safety is greater or equal to unity. Once the cloud solves are finished, the results are automatically uploaded to the simulation of for post-processing.

This graphical user interface is what we use in the simulation results environments. For multiple lood cases, the user can open different window layouts where the result comparisons are easily made. This [INAUDIBLE] shows the factor of safety distribution. In simple terms, blue collar means the region's low stress and the warmer colors indicate the part is well stressed. The red color indicates the stress is close to the design limits, and this is what we need to avoid.

The next step is to find the critical factor of safety. And understand what is real and what is an artifact created from the simulation. You can see that load case three is the bounded load case because it has the lowest factor of safety value.

We can also view the global deformations when the swing arm is loaded. The displacements were exaggerated to understand the global structural behavior. I always use this as a sanity check to see if the model is behaving correctly.

This is the most exciting bit. I have summarized the key results as a radar diagram for each design variant, where the model setups are identical. This analytical shows the maximum displacements for each load case.

Ideally, we would like the radar to be as small as possible, as this will create the stiffest swing arm and thus increasing the overall ride performance. We can see the latest generative design model is much safer than the previous generative design model. This demonstrates how much generative design technology has improved since 2018.

Last but not least, this radar shows the minimum factual safety for each load cased. The red dotted triangle region indicates the factor of safety is less than 1. And therefore, this means the design fails to meet the criteria.

However, the latest generative design triangle points are outside the red perimeter. And therefore this meets the design criteria. However, the 2018 version fails to meet the latest requirements for load cases one and three.

This concludes the simulation chapter. And I'll pass it back to Peter and Richard to close the show.

PETER SIMPSON: Thanks for that Nick. Ultimately, I think we can really take a lot from this project. And I think a lot of these can be categorized into three key takeaways. Takeaway number one is that the constant advancements within generative design mean that we can really reimagine what is possible with this software. The second takeaway is all to do with the benefits of collaboration within Fusion 360.

Due to it being cloud based, there's no longer a need to send documents back and forth. This really allows people to work in real time collaboratively in between different teams and even between different companies. The final takeaway is to do with Fusion 360 once again.

The ability for us to complete the whole design and make workflow within one system was really invaluable for this project. Next, I'm going to hand it over to Richard to let their next steps in order for Lightning to take this part to production.

RICHARD HATFIELD: Thanks, Peter. Our current priority at Lightning is to scale our production to meet the demand for electric motorcycles. And our goal was to see hundreds and thousands of Lightning bikes on the street everywhere around the world. We really want to develop the products, make the products that push the transition from fossil fuels to renewable energy. And our goal at Lightning is contributing to making the world a better place. And doing that one electric motorcycle at a time.

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弊社は、弊社サイトでのお客様の行動に関するデータを収集するために、Google Analytics (Web Analytics)を利用しています。データには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。このデータを基にサイトのパフォーマンスを測定したり、オンラインでの操作のしやすさを検証して機能強化に役立てています。併せて高度な解析手法を使用し、メールでのお問い合わせやカスタマー サポート、営業へのお問い合わせで、お客様に最適な体験が提供されるようにしています。. Google Analytics (Web Analytics) プライバシー ポリシー<>
Marketo
弊社は、お客様に関連性のあるコンテンツを、適切なタイミングにメールで配信できるよう、Marketoを利用しています。そのため、お客様のオンラインでの行動や、弊社からお送りするメールへの反応について、データを収集しています。収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID、メールの開封率、クリックしたリンクなどが含まれます。このデータに、他の収集先から集めたデータを組み合わせ、営業やカスタマー サービスへの満足度を向上させるとともに、高度な解析処理によって、より関連性の高いコンテンツを提供するようにしています。. Marketo プライバシー ポリシー
Doubleclick
弊社は、Doubleclickがサポートするサイトに広告を配置するために、Doubleclickを利用しています。広告には、Doubleclickのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、Doubleclickがお客様から収集したデータを使用する場合があります。Doubleclickに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. Doubleclick プライバシー ポリシー
HubSpot
弊社は、お客様に関連性のあるコンテンツを、適切なタイミングにメールで配信できるよう、HubSpotを利用しています。そのため、お客様のオンラインでの行動や、弊社からお送りするメールへの反応について、データを収集しています。収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID、メールの開封率、クリックしたリンクなどが含まれます。. HubSpot プライバシー ポリシー
Twitter
弊社は、Twitterがサポートするサイトに広告を配置するために、Twitterを利用しています。広告には、Twitterのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、Twitterがお客様から収集したデータを使用する場合があります。Twitterに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. Twitter プライバシー ポリシー
Facebook
弊社は、Facebookがサポートするサイトに広告を配置するために、Facebookを利用しています。広告には、Facebookのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、Facebookがお客様から収集したデータを使用する場合があります。Facebookに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. Facebook プライバシー ポリシー
LinkedIn
弊社は、LinkedInがサポートするサイトに広告を配置するために、LinkedInを利用しています。広告には、LinkedInのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、LinkedInがお客様から収集したデータを使用する場合があります。LinkedInに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. LinkedIn プライバシー ポリシー
Yahoo! Japan
弊社は、Yahoo! Japanがサポートするサイトに広告を配置するために、Yahoo! Japanを利用しています。広告には、Yahoo! Japanのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、Yahoo! Japanがお客様から収集したデータを使用する場合があります。Yahoo! Japanに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. Yahoo! Japan プライバシー ポリシー
Naver
弊社は、Naverがサポートするサイトに広告を配置するために、Naverを利用しています。広告には、Naverのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、Naverがお客様から収集したデータを使用する場合があります。Naverに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. Naver プライバシー ポリシー
Quantcast
弊社は、Quantcastがサポートするサイトに広告を配置するために、Quantcastを利用しています。広告には、Quantcastのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、Quantcastがお客様から収集したデータを使用する場合があります。Quantcastに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. Quantcast プライバシー ポリシー
Call Tracking
弊社は、キャンペーン用にカスタマイズした電話番号を提供するために、Call Trackingを利用しています。カスタマイズした電話番号を使用することで、お客様は弊社の担当者にすぐ連絡できるようになり、弊社はサービスのパフォーマンスをより正確に評価できるようになります。弊社では、提供した電話番号を基に、サイトでのお客様の行動に関するデータを収集する場合があります。. Call Tracking プライバシー ポリシー
Wunderkind
弊社は、Wunderkindがサポートするサイトに広告を配置するために、Wunderkindを利用しています。広告には、Wunderkindのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、Wunderkindがお客様から収集したデータを使用する場合があります。Wunderkindに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. Wunderkind プライバシー ポリシー
ADC Media
弊社は、ADC Mediaがサポートするサイトに広告を配置するために、ADC Mediaを利用しています。広告には、ADC Mediaのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、ADC Mediaがお客様から収集したデータを使用する場合があります。ADC Mediaに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. ADC Media プライバシー ポリシー
AgrantSEM
弊社は、AgrantSEMがサポートするサイトに広告を配置するために、AgrantSEMを利用しています。広告には、AgrantSEMのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、AgrantSEMがお客様から収集したデータを使用する場合があります。AgrantSEMに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. AgrantSEM プライバシー ポリシー
Bidtellect
弊社は、Bidtellectがサポートするサイトに広告を配置するために、Bidtellectを利用しています。広告には、Bidtellectのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、Bidtellectがお客様から収集したデータを使用する場合があります。Bidtellectに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. Bidtellect プライバシー ポリシー
Bing
弊社は、Bingがサポートするサイトに広告を配置するために、Bingを利用しています。広告には、Bingのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、Bingがお客様から収集したデータを使用する場合があります。Bingに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. Bing プライバシー ポリシー
G2Crowd
弊社は、G2Crowdがサポートするサイトに広告を配置するために、G2Crowdを利用しています。広告には、G2Crowdのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、G2Crowdがお客様から収集したデータを使用する場合があります。G2Crowdに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. G2Crowd プライバシー ポリシー
NMPI Display
弊社は、NMPI Displayがサポートするサイトに広告を配置するために、NMPI Displayを利用しています。広告には、NMPI Displayのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、NMPI Displayがお客様から収集したデータを使用する場合があります。NMPI Displayに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. NMPI Display プライバシー ポリシー
VK
弊社は、VKがサポートするサイトに広告を配置するために、VKを利用しています。広告には、VKのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、VKがお客様から収集したデータを使用する場合があります。VKに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. VK プライバシー ポリシー
Adobe Target
弊社はAdobe Targetを利用して、弊社サイトの新機能をテストし、お客様に合わせた方法で機能を使えるようにしています。そのため弊社では、弊社サイトにアクセスしているお客様から、行動に関するデータを収集しています。収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID、お客様の Autodesk ID などが含まれます。機能のテストの結果によっては、お客様がご利用のサイトのバージョンが変わったり、サイトにアクセスするユーザの属性に応じて、パーソナライズされたコンテンツが表示されるようになる場合があります。. Adobe Target プライバシー ポリシー
Google Analytics (Advertising)
弊社は、Google Analytics (Advertising)がサポートするサイトに広告を配置するために、Google Analytics (Advertising)を利用しています。広告には、Google Analytics (Advertising)のデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、Google Analytics (Advertising)がお客様から収集したデータを使用する場合があります。Google Analytics (Advertising)に提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. Google Analytics (Advertising) プライバシー ポリシー
Trendkite
弊社は、Trendkiteがサポートするサイトに広告を配置するために、Trendkiteを利用しています。広告には、Trendkiteのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、Trendkiteがお客様から収集したデータを使用する場合があります。Trendkiteに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. Trendkite プライバシー ポリシー
Hotjar
弊社は、Hotjarがサポートするサイトに広告を配置するために、Hotjarを利用しています。広告には、Hotjarのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、Hotjarがお客様から収集したデータを使用する場合があります。Hotjarに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. Hotjar プライバシー ポリシー
6 Sense
弊社は、6 Senseがサポートするサイトに広告を配置するために、6 Senseを利用しています。広告には、6 Senseのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、6 Senseがお客様から収集したデータを使用する場合があります。6 Senseに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. 6 Sense プライバシー ポリシー
Terminus
弊社は、Terminusがサポートするサイトに広告を配置するために、Terminusを利用しています。広告には、Terminusのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、Terminusがお客様から収集したデータを使用する場合があります。Terminusに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. Terminus プライバシー ポリシー
StackAdapt
弊社は、StackAdaptがサポートするサイトに広告を配置するために、StackAdaptを利用しています。広告には、StackAdaptのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、StackAdaptがお客様から収集したデータを使用する場合があります。StackAdaptに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. StackAdapt プライバシー ポリシー
The Trade Desk
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RollWorks
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オンライン体験の品質向上にぜひご協力ください

オートデスクは、弊社の製品やサービスをご利用いただくお客様に、優れた体験を提供することを目指しています。これまでの画面の各項目で[はい]を選択したお客様については、弊社でデータを収集し、カスタマイズされた体験の提供とアプリケーションの品質向上に役立てさせていただきます。この設定は、プライバシー ステートメントにアクセスすると、いつでも変更できます。

お客様の顧客体験は、お客様が自由に決められます。

オートデスクはお客様のプライバシーを尊重します。オートデスクでは収集したデータを基に、お客様が弊社製品をどのように利用されているのか、お客様が関心を示しそうな情報は何か、オートデスクとの関係をより価値あるものにするには、どのような改善が可能かを理解するよう務めています。

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