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Digital Transformation of Data from a Disjointed Legacy System into the Cloud

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설명

Gain insight into how the technology can help transform the traditional organisational system to become modern, productive, and cost-effective by utilising product customisations and configurations that fit the specific organisation's needs. We will show how Upchain answered the call for transforming messy data and legacy systems into a synergy of custom-tailored processes that all work on unified digital transformation. We will show how this process was implemented within ATS Automation Tooling Systems, a company that designs and builds custom factory automation systems.

주요 학습

  • Gain insight into how Upchain can bring order to data for an organisation with dozens of legacy systems.
  • Learn how digital transformation helped organisation to move out of traditional, disjointed PLM into a modern and cloud based
  • Discover what practices you can use for utilising mechanical and electrical designs in one system.
  • Which ATS Corporation products and facilities are leveraging the Autodesk Upchain product.

발표자

  • Andreja Schneider
    Andreja Schneider is a Product Management Engineer at Autodesk working on PDM / PLM product portfolio. She has over 11 years of experience in the Industry and works closely with Autodesk customers, partners and internal stakeholders on Upchain product consulting and development strategy. Before moving into Product manager role, she worked as BA, QA and Product Owner.
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Transcript

ANDREJA SCHNEIDER: Hello, and welcome to today's session where we are going to talk about the digital transformation of data from disjointed legacy systems into cloud. This is going to be an Upchain customer case study. My name is Andreja Schneider. I'm from Autodesk. And with me, I have Colin Henderson from ATS company.

And with that, let's move to the safe harbor statement. Please take a few moments and read through the safe harbor statement. The most important part is that this is AU content, and it is proprietary. Please do not copy, post, or distribute without the express permission.

Let's move into introduction and agenda. So as I said, my name is Andreja Schneider. I'm a product manager in Upchain within Autodesk. And with me, I have Colin Henderson. He's a manager at engineering business systems within the IT within the ATS corporation.

Let's go through summary and objectives of today's lesson. In order to scale their business, an organization consisting of dozens of legacy systems was able to digitally transform out of traditional PLM system and into a modern and cloud-based one. We are going to show you how they accomplish this with the help of Upchain. We're also going to show the processes that the organization used in order to achieve this.

Now, let's go through today's agenda. So after the introduction, we are going to talk about what company ATS was looking for. And then we are going to tell you what was achieved. Also, we are going to speak about elements included in the process. And in the end, we will show some ATS project examples. And we will finish off with the summary.

So moving into introduction. So first of all, we are going to talk about Upchain. So Upchain is a cloud-based SaaS solution for PDM, which enables delivering of data and process management capabilities that enable manufacturers to digitally transform product development and collaborate seamlessly across the value chain. It is used by engineers, by designers, by project managers, and any extended teams to ensure everyone works from a central source of truth for the product data. Some of the elements that Upchain product include are managing projects, bill of material, business processes, multi-CAD support, customizable and business-oriented workflows.

So what can you do with Upchain? With the ability to connect, our users can use design from multiple CAD tools and bring them all into one collaborative plan. With modifying, companies can have different teams all working on the same build material while keeping and tracking revisions and history, thus enabling concurrent engineering. Organizations can use adjustable and configurable processes and implement additional product revision and quality control. And with the ability to inform, system can notify the stakeholders as they are getting involved into the process.

Let us show you some of the more notable Upchain customer examples. So you can see that we have customers from different industries ranging from automotive to industrial machinery to consumer electronics and even education and fitness technology. Now, to go into details for one of our larger customers the ATS company. Colin, handing over to you.

COLIN HENDERSON: So ATS is an industry-leading automation solutions provider. And I like to say to people who ask, we make things that make things. So we make the machines that other companies use to make their product.

We've got a wide breadth of custom automation experience. We've been doing this as an organization for quite some time. So we've built up our experience here with custom repeat and the value-added products around those machines. And we service a wide breadth of industries with our machines here.

Next slide. So since our initial founding in 1978 by-- started out as a small company inside his garage. It has grown into this international automation company with 40 years of total experience. 20 countries, 60 facilities, 80 offices, and over 6,500 employees around the globe now.

ANDREJA SCHNEIDER: So what was the ATS challenge? They had their own legacy system that had a high maintenance cost. There are a company that supports many industries, so we're looking for a tool that would be flexible enough to match their many different processes adjusted for specific industry regulations. Request for change was also driven by their need to enforce the modern PLM and to improve their processes in data organizing and maintaining, all of that with a tool that can support and improve their legacy data.

So what was it is looking for? They wanted the cloud-driven solution with high-level control of systems and processes, which would support their organizational business needs. Also, it would help them reduce the dependency and costs in maintaining their own infrastructure.

The solution to their need had to be collaborative in nature and able to support their worldwide organizational units while also keeping their data secure, allowing for data to flow where needed and when needed. While keeping up with their many processes and being able to support them, the solution would also need to be able to improve the quality of legacy data while ensuring the new data comply with their regulatory data standards.

So what was achieved? Instead having the on-prem solution, which requires heavy maintenance costs, Upchain offered a hosted and externally managed solution for ATS data and processes. Options configurable processes were able to adjust ATS's specific type of business units, all that within one shareable system where data can flow back and forth with adjusted permission control level.

ATS did not need to clean up their data first in order to bring the data into the Upchain system as it would be the case with other solutions. But instead, Upchain offered for importing of legacy data as is. And when data was reused, it would be adjusted and corrected into the process. With that process, ATS was able to achieve a higher level of standardizing their data than compared to before.

What was the outcome? So having one central data system, ATS business units or divisions were able to work together more effectively in real-time across continents. Now, divisions in Europe would collaborate and contribute to the same project or assembly lines as the one in North America, giving ATS flexibility to work on even larger scale projects or even parallel lines projects with a different config settings. Their biggest programs today include assemblies that are larger than 100,000 components. Colin, would you please explain to the audience what program in your organization means and consists of?

COLIN HENDERSON: For us, a program would be a collection of projects. So a program may comprise of multiple builds of the same type of line, or it may be a collection of projects where we're building several lines working together to achieve a final product.

ANDREJA SCHNEIDER: Yeah. So showing you here just a glimpse of one of the large building material data set that we store in Upchain. And imagine the complexity of such a large bill of material, the effort it takes, the alignment of many teams and divisions to simultaneously work on bill of material of 100,000 components. And with this, we are moving into process highlights.

We would like to dive into Upchain's processes and explain the three-step process that ATS is using. First, starting with the design. Their engineering create the required design and building material data. They have the flexibility to either create the data from scratch or to reuse many legacy data, which they would use as is. Or can create new versions of and integrate into their design.

After the design is done, it is being sent for review and verification using a change request, which uses both combination of automated and manual checking processes and routes the data and build material design to the appropriate management, which is belonging to specific part of the organization. And after design is approved and released with the change request, engineers order required bill material amounts and participate in ordering process by instructing the procurement team when is expected such order arrives in the warehouse for the assembly. Let's go into more details into each of these processes.

So here, we are starting with multi-CAD support. And here, we'll be demonstrating how ATS is importing the data into the system. Also, how system recognizes the different data attributes and creates appropriate item types.

ATS is also using options item numbering and revision control schema for their users to differentiate between legacy and data changed in the system. Upchain is also offering both version control on the BOM or item level, but also on a file or CBOM level. A file may or may not be associated with an item in the BOM. And from ATS's standpoint, bill of material level has greater importance over the CBOM or the file level.

So in this video, you can see how an engineer is importing the design into the Upchain using a plugin, where Upchain can link the top assembly to a specific bill of material item created in advance under associate project. And thus enabling the import of the design directly into specific instructed project. This can be used for data organizing means or for security, where only team members can access the data.

The attributes on the files are being read and checked, and appropriate item types within the structure are being created in the system. Engineer has the means to review the data while it is being imported and data is locked for the user while they are making changes. In the plugin, user has many available information to review the data before committing the changes. And anything that is done and saved in the plugin, it is also being reflected in the web app. That's for the other engineers, engineering managers, or project managers to review.

Moment attribute and structural changes can be further done in the web app without the need to change the CBOM files. New material structures are fully reusable between the projects. And because of revision control and various information, it also offers history information tracking.

Now, moving into adjustable business processes. So after the design has been finished, it is sent to change request process for approval. ATS change request workflow uses many level of controls and checks for appropriate attributes of submitted items based on business unit association, project association, CAD data association, and many more. In case any of the data being checked by the workflow is not correct, it will stop and create a task with requested detail, also for the appropriate person to correct the data.

When all checks pass and data is conforming by the business rules set in the workflow, appropriated designated persons are notified about the design changes and requested to approve the design. After this is approved, the system is making the necessary data changes in order to release the design and create additional metadata. For example, like populating driving attributes and curly codes or creating translations.

Now, just for comparison on complexity of ATS change requests workflow, here's an Upchain's out-of-the-box workflow with just 10 steps. It encompasses the basic processes for approval and release of the BOM. And now, this is the ATS change request workflow, which contains over 100 steps, out of which some need to go through several iterations in case design and data need to be corrected.

Going back to Upchain demo within the web app. Here, we are showing that after design changes have been made, an engineer triggers the change request process or the CR. The CR workflow makes the necessary data and attribute checks. And in case anything is missing or not conforming to the custom rule set, the system creates a task for responsible person and can also send a notification email about the work that is required. Task is filled with details that need to be corrected or with instructions for the reviewer to check the submitted data set before the approval.

Approver can review the data by downloading it right from the web. And if necessary, reject the design. The engineer would update the design data after receiving a task for it and submit to a review process, all that within the same CR workflow process.

After the approval has been given, data is updated and marked as released, together with all supporting metadata. Such release the design is now locked for further editing. And if required, an engineer would create a new revision of an item to start next iteration of the design.

After release is done, engineer would proceed with requisition process, which contains mechanisms that prevent over-ordering of assembly components. All that with a goal to minimize the ordering expense cost and scheduling mechanisms which signal to procurement department when it's required that particular component arrives into the warehouse. Thus enabling component delivered at the right time so that assembling process would not be halted until a particular component arrives.

After required components have been identified, the requisition is being reviewed and approved by required management team based on the total cost basis. And after approval was given, bill of material and requisition data is being extracted out of the option and sent to ERP system over an API connector. This short example of a requisition order we are showing how a release assembly is being ordered over several requisition processes.

Upchain is checking the assembly bill of material quantities and uses that information to calculate the maximum allowed amount for order of selected components within a requisition, thus preventing over-orders, which, in case if this mechanism would not exist, could cause for additional cost for the company. After workflow is initiated, a responsible approver will get this task for review, also with the work instruction detail. And after the approval, the system records the previous ordered bill of material quantities. So when a new requisition is initiated, previous orders are taken into account.

At that time, previous maximum ordered quantities can only be returned and only if needed, and other not yet ordered or fully ordered components can be requisitioned. After each requisition, information about the order is transmitted to ATS's ERP system over APIs. The Upchain system stores the information about previous requisition, as well as previous change requests if this information is ever needed for a review.

In this last part of Upchain's three-step process that ATS is using, we are now moving into next section, which will show us examples of ATS products and facilities that they are leveraging Upchain system. Colin, moving to you.

COLIN HENDERSON: So I just wanted to highlight a couple of our larger business segments that are making use of Upchain here, life sciences being one of those. And we service several technologies there, basically in the business of helping people. And we've built machines that produce products for medical devices, diagnostic, pharmaceutical, and pharmacies and laboratories.

One of our other major segments here would be the industrial automation. And they serve a wide breadth of different types of industries there as well. One of the more notable ones was probably the electric vehicle or EV mobility automation. I highlight that one just because the amount of activity lately in that area, but also nuclear automation, speciality automation. So special businesses and consumer products fit in this business segment. Next slide.

I just want to highlight that EV or electric vehicle area. This is a point case that really was enabled by Upchain, where we've added on several manufacturing facilities just to support this program running through. And this program runs across I can't count how many different business units are contributing to both the engineering and manufacturing of these machines.

And these are some of our larger bills of materials that are being built by users across the globe. And this is enabled by our Upchain implementation here, where all these users are able to interact and see the contributions by others. And then produce that production successfully to support our customers.

ANDREJA SCHNEIDER: Thank you, Colin. And with this, we move into summary. So today, we've learned about Upchain capabilities, and how ATS, a company with dozens of legacy systems, were looking for a tool that would enable them to transform digitally. Upchain was able to adapt their many processes and support their organization to scale by providing means to keep the data in one central system, which addresses their data gaps and fixes them. We also heard of three-step process that ATS is using to ensure their data is organized and standardized based on required business parameters and also secure. Thank you for listening.

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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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