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Innovative BIM Workflows for Industrialized Construction

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Industrialized construction is becoming a household name within the building industry due to its advantages in improving productivity, quality, accuracy, and efficiency. To succeed in industrialized construction, applying innovative BIM workflows and using advanced technologies through all stages from design to production has been one of Nordic Office of Architecture’s most important strategies.

This article showcases a set of high-end prefabricated housing units. It provides insight into the Scandinavian way of industrialized construction, and how a cross-disciplinary collaboration with the software development team of Project Frog has enabled new possibilities to aid in DfMA and BIM workflows. This collaboration reflects on the challenges that architects and engineers have faced in the presence of repeating information, and provides a step-by-step workflow for similar projects (hotels, schools, office buildings, etc.).

High Performance Housing Development

Nordic is currently involved in a number of high-end housing developments which involve the design of several different residential unit typologies, and their repetition in alternative formations on a range of sites. This type of project deals with similar BIM challenges previously faced, and outlines the potential for a better, more efficient, quality assured workflow.

Related: Revit for Modular Design, Prefabrication, and Repetitive Layouts with Bridget White and Kristoffer Tungland

The residential units are categorized into base types, and their combinations can vary from one house to clusters of four houses. In this case, we will show four base types for analysis: the N1, N2, N3, and N4.

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Alternative clusters or arrangements possible on different sites:

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In assessing the different possible clusters, it is evident that the only real discrepancies between a house on the left, middle, or right are the conjoining conditions between the exterior walls.

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Other than these areas, the residential units are identical (not considering client customization which comes in at a later time).

Within each design base type, there are several configurations available which include additional elements and certain deviations (carports, basement levels, extra windows or doors, longer base plans and terrace levels) which we call the subtypes. In analyzing the design at both a base type level and subtype level we can see a high level of design repetition, an identified potential for modular construction and subsequently an improved BIM process.

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The usual BIM organization of these types of projects is chaotic. If you can imagine several architects involved at different times and with different developments, some for the design of the isolated residence base and subtype designs, others the clustering of housing on particular sites, and then others responsible for the customization of the residences to suit the particular site and client.

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Without well-organized data routines, a lot of repeated work and wasted time occurs where some team members are using groups or design options, with others preferring links. Mirrored and unmirrored...

The standard out-of-the-box workflows also do not allow for an appropriate level of detail at each phase to suit this type of project. After the development of the initial types, the combinations are then conceptually placed in subdivision formations and it is beneficial for us to show volumes here in these early phases. Ideally these volumes would act as placeholders for the developing designs which can be worked on simultaneously in another arena or file. In many situations, we are required to change between a volumetric design and a detailed design to show the right information at the right time.

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Volumetric massing.
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Detailed design.

In approaching the team at Project Frog to discuss our project and the potential for kit connect to adapt to the demands of our proposal, we had the following wish list:

  • Ability to show both volumetric representation and detailed design in the same arena

  • One source of truth: one place where we know the information is correct and up to date

  • Break down the residential units into master modules and be able to create deviations or presets that were intelligent in the way they would be update-able

  • Allow the potential for modules inside modules (residential unit = module, and groups of components inside module can also be modules)

  • Potential to create quantitative totals, price, and C02 emissions

  • Ability to work on the same modules from design through to construction (contractor involvement)

Some things on the list were already possible and others would require future development. In approaching the client, we proposed a methodology for assessing the project based around these focus points:

  • How can we save time on drawing things that are duplicated and be sure that the information is the same in every entity?

  • How can we better manage deviations inside duplicated sets of elements?

  • Can we prepare the model in a way which saves the contractor building up a new model for construction?

  • How can we align our model to the way the project will be constructed – proposing modular.

Step-by-Step Process

Analyze–Find opportunities for taking advantage of duplicated design and identify areas that could be considered for industrialized construction or modulation.

Systemize–Divide the different packages which were a result of the analysis phase. Find a robust system that can cope with eventual changes and developments in the project.

Categorize–Make a code system that can be used to describe the duplicated design or industrial packages, and which can tolerate new types and deviations.

Test phase–Integrate and test proposed methodology for improving project workflows associated with design repetition and industrialization. (In this case, new technology, kit connect, for the cloud-based handling of geometry and data.)

Summary–Compare the new workflow with the original workflows used previously and evaluate to form a list of pros and cons. Conclude and recommended way forward.

In the analysis of the N1, N2, N3, and N4 base types we could see repetition in layouts and the potential for optimzing construction methodologies.

As each base type could conform to four different subtypes, we analyzed the four subtypes of one base type (the N4) and aimed to be able to provide the same strategy for the other base type examples. In comparing the N4 sub types we could begin to configure a potential breakdown of repeating and potentially industrialized parts, that we could capitalize and align to using BIM.

The modules were separated by their potential to be industrialized or simply just act as repeated design. The modules where also chosen both because of their size (what can be transported from off-site factories) and adaptability to be used in other N housing layouts.

The modules chosen were:

  • Shell–Separated on the first and second level; potential for penalization stair; could be prefabricated off-site
  • Bathroom–Cross-disciplinary pod built off-site
  • Kitchen–Flat packed
  • Interior–First and second floor separated, design repetition
  • Carport–Evident in the N1-4C subtypes
  • Basement–Built on-site, evident in the N1-4K sub types
  • Roof–Three variations: tilted roof, A pitch roof, terrace roof

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Important factors here were that the different modules could be used across base types, and that we would have the ability to update one module and then choose to automatically update all the other base and subtypes.

The next task was the systemization and categorization of the system so that the concept would show to be robust in all combinations and deviations.

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Division concept with code letters to indicate module name.

A coding strategy combining the module name (and level if appropriate) with orientation ‘left’ (the type), the size of the module (‘standard’, ‘large,’ or ‘small’), and any deviations, for example an extra window, or any other type of component.

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After the system was in place, we could begin testing by first publishing all the elements as parts into the cloud-based library before publishing the modules. System types (most but not all) and family types can be published. It is important to be aware of which elements and categories can be published before considering elements for modules.

It is important to also ensure the models are drawn in a way which enables the modules to be isolated; that is, disallowing joins where appropriate and ensuring all components that need to be published exist. A zero point strategy also needs to be considered. Each module will contain a relationship to a zero point or insertion point, and this should be placed at a location that will remain constant. An example of this is at the corners of framing. Modules can be swapped in and out relating to this point.

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When the module is ready for publishing, the below workflow outlines kit connects main concepts of development. The modules are hosted in the cloud and can be shown in 3D or reduced to a bill of materials. The module is then available for use in other projects and formations and when updated we can inform multiple buildings simultaneously and be 100% sure we are presenting the same module in each design. Once hosted in the cloud, those with the correct access can pull the module into the module editor and add their discipline geometry.

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Workflow – kit connect.

Below you can see the creation of the S01 module (shell level 1 module) and its subsequent presets or deviating shells. These presets take into account the changes needed where the module sits at a left, middle or right position. The windows and doors are shared so can be swapped out or turned on and off in the preset modules. A robust coding strategy ensures that others can understand the populated library of modules.

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S01 module.
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Presets.

You have two different ways of viewing your modules in the projectas a conceptual volume or as a detailed module designand this means you can go back and forth depending on what your project delivery requires.

In the future, we are also hoping for quantitative information to be present as attached quantitative data for example C02 emissions. Any occurring deviations can be taken up in additional presets using the coding strategy to ensure others can understand the populated library.

After all modules and presets were published to the cloud, we could run a test assembly of a project we already had on file. For this project we needed seven modules and six additional presets.

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Main module types.

 

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Presets.

 

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Project formation.

 

After the testing phase, it was important for the client to understand why the current working methodology did not meet up to our expectations and compare those routines with kit connect. Comparing our wish list and the focus area for the testing process we mapped the comparison of the use of links, groups, design options and kit connect. The result showed that kit connect covered many more aspects of our desired workflow than any out-of-box tools.

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Summary: Practical Tips and Tricks

1. Important factors to consider: coordinating the edges in which a module meets another module or any other geometry

2. Areas of potential change: try to predict any possible alterations, this will save you having to re formulate your coding strategy

3. Features: not all our desired features are available, but we are looking forward to a potential release of more system families being able to be shared, a module within a module, and quantitative calculations

4. At the moment the volume to detail change is module based, if it could be that modules could be imbedded in modules the residential unit could be a volume on its own

Software Developers’ Perspective

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Data and Discovery with Customers in I.C.

1. Gathering and categorizing this data has defined KitConnect and its path

2. Discovery process unique (not limited) to:

a. I.C. process = accommodate company workflows and project specifics, etc.

b. I.C. process = what will be fabricated offset, the logistics of fabrication, assembly and VDC/DfMA workflows, etc.

c. Company workflows = what are the required internal BIM workflows, etc.

d. Project specifics = timelines, delivery methods, client requirements, file structure, BIM workflows, how will  collaborate be dealt with, etc.

How to Begin

1. Create a KitConnect Project

2. Assign users to the project

3. Connect Revit files to the project

Build Your Content

4. Publish, arrange and apply rule sets to your content

Use Your Content

5. Use and edit your content in Revit projects

Conclusion

The collaboration with the programing team of COWI and the software development team of Project Frog reflects on the challenges that architects and engineers have faced in the presence of repeating information.

One of the crucial things about developing technology is that we must start with the project team’s needs and then work backwards to the technology. We cannot start with the technology and then try to figure out where we are going to put it in our project. If we can only use one or two programs to overcome the challenges and one or a few clicks to rule it all, why do we need more?

We have chosen to unite with the programmers and software developers to overcome the defined challenges in our projects. Starting from the New Stavanger University Hospital project and then developing further for housing projects, our workflows and the experience of collaboration are highly recommended for similar projects focusing on industrialized construction, modular design, and repetitive layouts (hotels, schools, office buildings, etc.).

Learn more with the full class.

Soren Shen-Lung Lin completed his second master’s degree in Built Environment at Royal Institute of Technology in Stockholm in 2007. He is a qualified architect and specializes in built environment analysis and industrialization methodology. He is passionate about applying innovative methodologies and advanced technologies to large-scale projects. In Norway and abroad, Soren has worked on different large-scale projects including New Stavanger University Hospital, LHL Hospital Gardermoen, and Oslo Airport T2. He was one of the key specialists creating the industrialization methodology for the New Stavanger University Hospital project which won Autodesk’s AEC Excellence Award in 2018.

Bridget White is originally from New Zealand, and completed an honors degree in Architecture at Victoria University in 2006. After beginning her career working in New Zealand, she moved to Norway to start at one of the country's largest practices, Nordic Office of Architecture. She is a senior architect, BREEAM AP, BIM manager, and BIM coordinator for large-scale airports, hospitals, schools, national governmental facilities, and transportation hubs. She is the leader of a team of experts at Nordic using a wide range of Autodesk products and implementing new office workflows involving complex analysis, virtual reality, industrialization, integrated sustainability, and streamlining the flow of information between architects and the building industry.

Joining Project Frog in 2014 as the BIM manager, Steve DeWitt has 20 years of experience in design software and is a certified Autodesk Revit professional. His current focus is the development, utilization and implementation of KitConnect both internal and external to his company. Steve is a contributor to several AEC groups such as SF Computational Design Institute, Revit user Group (all over the United States), TAP’s, and Autodesk University. His recent position has allowed him to explore everything from how Revit can drive CNC machines to how Forge can drive intelligent collaboration methods.

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오토데스크는 고객에게 더욱 시의적절하며 관련 있는 이메일 컨텐츠를 제공하기 위해 Marketo를 이용합니다. 이를 위해, 고객의 온라인 행동 및 오토데스크에서 전송하는 이메일과의 상호 작용에 관한 데이터를 수집합니다. 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID, 이메일 확인율, 클릭한 링크 등이 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 이 데이터를 다른 소스에서 수집된 데이터와 결합하여 고객의 판매 또는 고객 서비스 경험을 개선하며, 고급 분석 처리에 기초하여 보다 관련 있는 컨텐츠를 제공합니다. Marketo 개인정보취급방침
Doubleclick
오토데스크는 Doubleclick가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Doubleclick를 이용합니다. 광고는 Doubleclick 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Doubleclick에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Doubleclick에 제공하는 데이터를 사용합니다. Doubleclick 개인정보취급방침
HubSpot
오토데스크는 고객에게 더욱 시의적절하며 관련 있는 이메일 컨텐츠를 제공하기 위해 HubSpot을 이용합니다. 이를 위해, 고객의 온라인 행동 및 오토데스크에서 전송하는 이메일과의 상호 작용에 관한 데이터를 수집합니다. 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID, 이메일 확인율, 클릭한 링크 등이 포함될 수 있습니다. HubSpot 개인정보취급방침
Twitter
오토데스크는 Twitter가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Twitter를 이용합니다. 광고는 Twitter 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Twitter에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Twitter에 제공하는 데이터를 사용합니다. Twitter 개인정보취급방침
Facebook
오토데스크는 Facebook가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Facebook를 이용합니다. 광고는 Facebook 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Facebook에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Facebook에 제공하는 데이터를 사용합니다. Facebook 개인정보취급방침
LinkedIn
오토데스크는 LinkedIn가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 LinkedIn를 이용합니다. 광고는 LinkedIn 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 LinkedIn에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 LinkedIn에 제공하는 데이터를 사용합니다. LinkedIn 개인정보취급방침
Yahoo! Japan
오토데스크는 Yahoo! Japan가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Yahoo! Japan를 이용합니다. 광고는 Yahoo! Japan 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Yahoo! Japan에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Yahoo! Japan에 제공하는 데이터를 사용합니다. Yahoo! Japan 개인정보취급방침
Naver
오토데스크는 Naver가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Naver를 이용합니다. 광고는 Naver 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Naver에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Naver에 제공하는 데이터를 사용합니다. Naver 개인정보취급방침
Quantcast
오토데스크는 Quantcast가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Quantcast를 이용합니다. 광고는 Quantcast 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Quantcast에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Quantcast에 제공하는 데이터를 사용합니다. Quantcast 개인정보취급방침
Call Tracking
오토데스크는 캠페인을 위해 사용자화된 전화번호를 제공하기 위하여 Call Tracking을 이용합니다. 그렇게 하면 고객이 오토데스크 담당자에게 더욱 빠르게 액세스할 수 있으며, 오토데스크의 성과를 더욱 정확하게 평가하는 데 도움이 됩니다. 제공된 전화번호를 기준으로 사이트에서 고객 행동에 관한 데이터를 수집할 수도 있습니다. Call Tracking 개인정보취급방침
Wunderkind
오토데스크는 Wunderkind가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Wunderkind를 이용합니다. 광고는 Wunderkind 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Wunderkind에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Wunderkind에 제공하는 데이터를 사용합니다. Wunderkind 개인정보취급방침
ADC Media
오토데스크는 ADC Media가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 ADC Media를 이용합니다. 광고는 ADC Media 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 ADC Media에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 ADC Media에 제공하는 데이터를 사용합니다. ADC Media 개인정보취급방침
AgrantSEM
오토데스크는 AgrantSEM가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 AgrantSEM를 이용합니다. 광고는 AgrantSEM 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 AgrantSEM에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 AgrantSEM에 제공하는 데이터를 사용합니다. AgrantSEM 개인정보취급방침
Bidtellect
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Bing
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G2Crowd
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NMPI Display
오토데스크는 NMPI Display가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 NMPI Display를 이용합니다. 광고는 NMPI Display 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 NMPI Display에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 NMPI Display에 제공하는 데이터를 사용합니다. NMPI Display 개인정보취급방침
VK
오토데스크는 VK가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 VK를 이용합니다. 광고는 VK 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 VK에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 VK에 제공하는 데이터를 사용합니다. VK 개인정보취급방침
Adobe Target
오토데스크는 사이트의 새 기능을 테스트하고 이러한 기능의 고객 경험을 사용자화하기 위해 Adobe Target을 이용합니다. 이를 위해, 고객이 사이트를 방문해 있는 동안 행동 데이터를 수집합니다. 이 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID, 오토데스크 ID 등이 포함될 수 있습니다. 고객은 기능 테스트를 바탕으로 여러 버전의 오토데스크 사이트를 경험하거나 방문자 특성을 바탕으로 개인화된 컨텐츠를 보게 될 수 있습니다. Adobe Target 개인정보취급방침
Google Analytics (Advertising)
오토데스크는 Google Analytics (Advertising)가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Google Analytics (Advertising)를 이용합니다. 광고는 Google Analytics (Advertising) 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Google Analytics (Advertising)에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Google Analytics (Advertising)에 제공하는 데이터를 사용합니다. Google Analytics (Advertising) 개인정보취급방침
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