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2D Record Drawings to Asset-Rich BIM Model in Autodesk Tandem

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설명

This session will explore how Hazen and Sawyer pilot tested Autodesk Tandem software with Aurora Water in Colorado throughout the last year. Aurora Water's goal was to convert a portion of an existing facility from 2D record drawings to an asset-rich 3D model in Autodesk Tandem. Aurora Water also wanted QR codes/RFID tags placed on the assets in the facility to allow operations and maintenance staff to access various electronic information about the assets while on site. Autodesk Tandem would contain the 3D model with asset information, links to O&M manuals, and links to information contained in QR codes/RFID tags.

주요 학습

  • Learn how to create a workflow to convert existing facilities to an asset-ready intelligent model.
  • Discover how to add asset parameters into an intelligent model.
  • Discover how to add additional information to model elements in Autodesk Tandem.
  • Explore whether Autodesk Tandem was able to server the client's purpose as a viable facility management platform.

발표자

  • Scott Hakonson
    Scott Hakonson is the BIM manager for Hazen and Sawyer. Scott leads a team that is responsible for the development and maintenance of company BIM content as well as training and standards documentation. With over 24 years of experience in the AEC industry, Scott has worked in several disciplines, and has over 10 years of BIM experience with a focus on process mechanical design.
  • Will Marinos
    I have been working in the AEC industry for 20+ years. I have a diverse design background and have spent most of my career managing various CAD and BIM software, and Document Management Systems. Currently, I am the Director of Design Technologies at Hazen and Sawyer. The Design Technology (DT) team is responsible for System Administration, Software and License Management, Training, Support, R&D, and Innovation related to all CAD/BIM and GIS products.
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Duration 20:14
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Stream Type LIVE
Remaining Time 20:14
 
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Transcript

SCOTT HAKONSON: Hello, and welcome to our presentation on creating an asset-rich BIM model from 2D record drawings and point cloud data in Autodesk Tandem. First, I'd like to introduce myself, my co-presenter, the company we represent, and our client. Starting with me, my name is Scott Hakonson. I am Hazen and Sawyer as corporate BIM manager.

I work with our regional leads and other internal staff to ensure that we are all utilizing the correct BIM standards, workflows, and best practices. I am also responsible for training across the company and leveling workload, or trying to level workload as best we can. In addition, I work with both internal and external stakeholders to develop workflows with emerging technologies to bring Hazen and Sawyer's BIM capabilities to the next level and allow us to provide a more data-centric deliverable to our clients.

I have been in the AEC industry for over 20 years. 15 of those years have been utilizing BIM software. This will be my fifth time attending AU, and my first time as a presenter.

WILL MARINOS: My name is Will Marinos. I'm currently director of design technologies at Hazen and Sawyer. Our design technologies team manages, maintains, supports, trains the entire run of services internally for all of our Autodesk products, both Design Innovyse, now Unifi, VR, just everything Autodesk, as well as ESRI for all of our GIS products. So we handle all of those products.

I've been doing this in the AEC industry from Design through what I do now for 20-plus years. 15 of those, the last 15 of those, have been managing software and systems. And this is also my fifth time attending AU. This is my second time speaking.

SCOTT HAKONSON: So first, a little about the company that Will and I work for. Hazen and Sawyer is a-- excuse me. Hazen and Sawyer has been involved in all things water in the AEC industry since 1951. We have over 70 offices across the country, with over 1,700 professionals.

As I mentioned, Hazen and Sawyer is all things water. This includes stormwater, water resources, conveyance, CSO systems, water and wastewater treatment, as well as water reuse and bioenergy work. We also strive to be a forward-thinking company and utilize the latest advancements in software and technology to deliver the best quality product we can to our clients.

A little background on our client, Aurora Water. Aurora Water is one of the largest water producers in the Denver metro area. They have three water purification facilities, those being Wemlinger, Griswold, and Binney.

Like many municipalities, they manage assets across those three facilities and all their buried infrastructure. And one of the things that they wanted to do was develop a better way to manage their vertical assets. This is when they put out an RFP for that service and selected a small-ish filter gallery at their Wemlinger water purification facility.

A little background on the project. The goals of the project, as I mentioned, Aurora Water wanted to be able to track their vertical assets in an intuitive platform. The term "digital twin" is a bit overused in this day and age, but that is, in effect, what they wanted. They wanted to be able to utilize a digital twin to manage and view their vertical asset data.

Aurora Water at this point only had 2D record drawings of their facilities, most of those being CAD based. Again, they selected a filter gallery in their Wemlinger plant as a pilot. This is a proof of concept for their goals as a whole-- as an organization as a whole-- to get their assets into a platform where they can be viewed and manipulated in an intuitive way.

Hazen was responsible for the development of that digital twin and the implementation of asset data in that digital twin. And ultimately, we were also responsible for selecting a platform to deliver that content to the client. A little bit about the project. When Hazen and Sawyer was selected, we decided that we needed to develop BIM standards in content. The reason being, we needed to ensure that internally we could produce a consistent deliverable for our content for our client, and that required developing written BIM standards and a template.

After creating the standards, we went on to modeling the existing facilities from a combination of laser scans and record drawings. And then we created facilities, and we'll get more on that-- we'll have more information on that later. We created facilities in Autodesk Tandem, and then collected those facilities-- in other words, digital twins-- within Autodesk Tandem to Aurora Water's asset and O&M data. We then handed off the BIM model and the digital the digital facility model to Aurora Water.

As I mentioned, we started by producing BIM standards. The BIM standards were written in a way to provide enough direction to get Aurora Water a consistent deliverable, a consistent BIM deliverable. This is apart from drawing generation. These guidelines are exclusive to the production of a BIM-based digital twin.

In that light, we wrote the document to not restrict workflows, both for ourselves and for any other consultants that Aurora Water would work with. This allows them to have a consistent BIM model that they can use for their digital twin purposes without necessarily forcing consultants to work within a workflow they're not familiar with. We also created a template for this use that was developed along the same lines. It is relatively light on content. It only contains the content that is necessary to develop the digital twin that we were working on for Aurora Water.

Apart from the guidelines and the template, we developed a BIM execution plan for them because they didn't have one. Everybody should know the importance of a BIM ex, but this particular one focused on specifying that Aurora Water's BIM guidelines were to be used, the project was to be geolocated, and it also specified what platforms would be used for both Revit and the document management system on any given project. Next, we'll get on to the actual development of the model.

Laser scans were provided by a company called TruePoint. Hazen and Sawyer also employed TruePoint to develop the preliminary BIM model from the laser scan and record drawing data that they had collected. All Revit models were created and maintained in ACC. Reason being, ACC allowed TruePoint, Hazen and Sawyer, and Aurora Water to all view the same models in the cloud. All elements within the models were modeled to an LOD of 300. There's no need to get beyond that LOD for these purposes. Any other detail that was put into that would just make navigating the model more cumbersome. All assets within the model were modeled per raw water's asset hierarchy. And I'll get more on that on our next slide.

After TruePoint finished with their preliminary modeling of the facility, Hazen and Sawyer went through and verified model accuracy just to make sure that everything in there was accurate to the real-world conditions and to industry standards. Hazen and Sawyer also modeled additional components that were not captured by the laser scan and the subsequent conversion. The laser scanners could only scan what they had access to and what was visible within the plant without taking things offline. In this particular case, a wet well, pump wet well, was not accessible. And therefore, any equipment inside of that wet well was not captured in the laser scan and/or the subsequent model.

Hazen and Sawyer also geolocated the model. And by that, we mean that we set up shared coordinates based on the Colorado State Planning Coordinate System. I mentioned earlier that models were produced with Aurora Water's asset hierarchy in mind. Do you see the pump here on the left? That is actually-- typically, for a design model, that would be modeled as one object. In this particular case, there are two maintainable assets that are associated with that pump, one being the pump, the other being the motor. So we had to model those as separate objects.

All models are then published to ACC. It's important to note that they are published ACC because published models are what are visible through ACC to Autodesk Tandem. Next, we're on to Autodesk Tandem and how that really helped us bring the BIM to life.

First, a quick overview on Autodesk Tandem for those not familiar. Autodesk Tandem is a digital twin platform, Autodesk digital twin platform, that allows-- well, I guess the question that it would answer is, what does it provide to our client? One, it's an intuitive way to view a model. It allows non-Revit users to view and interact with BIM data.

It also provides better data management tools than are available within Revit. It further allows for the connection of outside data sources to a digital twin. And it connects the digital twin to real-world data. It also allows for the creation of powerful dashboarding tools, and we'll get onto those in our next slides.

So the first thing we need to do was connect our asset management data to the BIM digital twin we had created. That started by creating a facility view within Tandem by connecting the BIM model from ACC to Tandem. As I mentioned, only published models are visible to Tandem, not working models. An important thing for everybody to understand. We then exported data from the imported BIM facility, or BIM model, to Excel to manipulate the data and then bring back into Tandem. This allowed us to engage with Aurora Water's asset management team to populate and manipulate the data.

One of the great benefits of Tandem is the ability to create very customized views of facilities. The view you see here is a view of the filter gallery with all of the maintainable assets color coded by consequence of failure. And one of the great things is that it's not limited to just the traditional view that you'd see in many viewers here.

As I mentioned, all of the assets are color coded by consequence of failure. But what Tandem does is it allows you to group things by that consequence of failure. You can create views with all these set up. And what this actually brings to you is the ability to click on a maintainable asset within the model and see both the BIM data and the asset data that was added in Tandem. A very powerful view that really opens up the possibilities of a digital twin.

Another thing that we were able to do with the Tandem model was connect that to an external data source. In this case, O&M data. So again we created a view specifically for this purpose. You can see in this view that the motor of the vertical turbine pump is selected. And as you see, we again can see the relevant data of that motor, but we also were able to create an external link via HTML-- via the web-- to Aurora Water's SharePoint site, which contained all of their O&M data.

And if I click on that, I do indeed get access to their SharePoint site. But we don't have access to the data itself, so that's what we get. But it is a successful linking of a BIM object to the O&M data. With that, I'm going to hand it over to Will to present on our Autodesk Tandem workflows and next steps.

WILL MARINOS: Thank you, Scott. Get control of the clicker real quick. So yeah, I'm going to spend a little bit of time. We'll talk through-- touch a little bit more on the workflows that Scott mentioned, and I'll spend a little bit of time talking about what else we're doing with Tandem beyond the Aurora project.

OK, so as was mentioned, we utilize the Excel link between Tandem-- or the link between Tandem and Excel to manipulate the BIM data and add to it for Aurora. So the benefits, as Scott mentioned, is just that being able to take that BIM data into Tandem, and then from Tandem export to Excel, allows us to take the burden of managing manipulating and updating that data off of our designers. We can then engage our asset management team because they can do the work directly in Excel. And everyone's familiar with how easy and simplified it is to manipulate data in Excel.

On screen is a quick screenshot of the actual-- excuse me, Tandem ribbon within Excel, specifically linked to the Wemlinger project for Aurora. And again, that is how we went through and manipulated it and uploaded much of the secondary level of data, that O&M and everything else that was mentioned. And this is just an out-of-the-box feature of Tandem. This is nothing proprietary that we came up with. This is Autodesk's out-of-the-box setup.

Beyond the Excel piece, we also, for this project, utilize the built-in dashboarding feature of Tandem. This particular dashboard was asset classifications. So as we were going through and classifying all the assets, both internal project management staff and our client wanted to be able to track our progress.

So utilizing the built-in dashboarding features, we put this dashboard together so that as we were going through and staff on the project were going through and updating and classifying all the assets, at any point, both internal and the client staff could log into the Tandem site and actually track our progress. So dashboarding became a very, very helpful feature through all of this, and this is just one example of that. The dashboarding tools in Tandem are quite robust at this point.

So a little bit of what we're doing beyond the Aurora project. We are working through with another client, connecting their streaming devices, specifically their IoT streaming devices. So what we've got-- and again, this is a different model. But we've connected their IoT occupancy and temperature devices to this model. The green dots are those sensors.

Had selected one of them at the time we took the screenshot. You'll notice the occupancy hadn't been updated within the month of that screenshot, but temperature was 10 minutes prior. So I can't speak to how often the client has this data being pushed out of these sensors or what our connection to it is, just so much that we are working through the realistic use cases of connecting to the client's IoT sensors and how best we're going to use that data, aside from just viewing it in screen.

And to that point, as I mentioned, same client here. Temperature and occupancy sensors are what we connected to for all of this. This is a view of us combining that data into a heat map. So now we can track, or the client can track, the temperature data within their facility. And then, if something spikes one way or the other, and they know there's an issue it needs to be addressed, they can check the occupancy as well and see, if there is, how many people are in that area where the temperature spiked so they to get them out.

So we're just trying to look at what we can do with that data. We're still working through all of that. So far, the clients we're working with on that are very much appreciative and finding this helpful to their facility management goals. So with that, Scott and I would be happy to answer any questions. Thank you for watching.

You can email either of us. We'll get back to you as soon as we can. And we appreciate you taking the time.

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오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Adobe Analytics를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID 및 오토데스크 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. Adobe Analytics 개인정보취급방침
Google Analytics (Web Analytics)
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Google Analytics (Web Analytics)를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. AdWords
Marketo
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
오토데스크는 Bidtellect가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Bidtellect를 이용합니다. 광고는 Bidtellect 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 Bidtellect에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Bidtellect에 제공하는 데이터를 사용합니다. Bidtellect 개인정보취급방침
Bing
오토데스크는 Bing가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Bing를 이용합니다. 광고는 Bing 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 Bing에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Bing에 제공하는 데이터를 사용합니다. Bing 개인정보취급방침
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
Trendkite
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Hotjar
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6 Sense
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Terminus
오토데스크는 Terminus가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Terminus를 이용합니다. 광고는 Terminus 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 Terminus에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Terminus에 제공하는 데이터를 사용합니다. Terminus 개인정보취급방침
StackAdapt
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