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Lightning Strikes Twice: Revisiting Generative Design for Mass Production

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설명

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.

주요 학습

  • 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

발표자

  • Peter Simpson 님의 아바타
    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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      사용자 경험 향상 – 사용자와 관련된 항목을 표시할 수 있게 해 줌

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      오토데스크는 사이트의 새 기능을 테스트하고 이러한 기능의 고객 경험을 사용자화하기 위해 Google Optimize을 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. Google Optimize 개인정보취급방침
      ClickTale
      오토데스크는 고객이 사이트에서 겪을 수 있는 어려움을 더 잘 파악하기 위해 ClickTale을 이용합니다. 페이지의 모든 요소를 포함해 고객이 오토데스크 사이트와 상호 작용하는 방식을 이해하기 위해 세션 녹화를 사용합니다. 개인적으로 식별 가능한 정보는 가려지며 수집되지 않습니다. ClickTale 개인정보취급방침
      OneSignal
      오토데스크는 OneSignal가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 OneSignal를 이용합니다. 광고는 OneSignal 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 OneSignal에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 OneSignal에 제공하는 데이터를 사용합니다. OneSignal 개인정보취급방침
      Optimizely
      오토데스크는 사이트의 새 기능을 테스트하고 이러한 기능의 고객 경험을 사용자화하기 위해 Optimizely을 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. Optimizely 개인정보취급방침
      Amplitude
      오토데스크는 사이트의 새 기능을 테스트하고 이러한 기능의 고객 경험을 사용자화하기 위해 Amplitude을 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. Amplitude 개인정보취급방침
      Snowplow
      오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Snowplow를 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. Snowplow 개인정보취급방침
      UserVoice
      오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 UserVoice를 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. UserVoice 개인정보취급방침
      Clearbit
      Clearbit를 사용하면 실시간 데이터 보강 기능을 통해 고객에게 개인화되고 관련 있는 환경을 제공할 수 있습니다. Autodesk가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. Clearbit 개인정보취급방침
      YouTube
      YouTube는 사용자가 웹 사이트에 포함된 비디오를 보고 공유할 수 있도록 해주는 비디오 공유 플랫폼입니다. YouTube는 비디오 성능에 대한 시청 지표를 제공합니다. YouTube 개인정보보호 정책

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      광고 수신 설정 – 사용자에게 타겟팅된 광고를 제공할 수 있게 해 줌

      Adobe Analytics
      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
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      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
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      Quantcast
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      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
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      ADC Media
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      AgrantSEM
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      Bidtellect
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      VK
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      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
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