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Revolutionizing Prefabrication with Autodesk Platform Services and AI

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설명

Discover the power of Autodesk Platform Services and artificial intelligence (AI) to revolutionize prefabrication processes. In this session, we'll explore core industry challenges, including time-consuming tasks, repetitive actions, errors, lack of standardization, and the sharing of information about increasingly complex models with people in the shop. Witness firsthand how Autodesk Platform Services—armed with reusable assemblies, customizable rules, and a machine-learning modeling assistant—propels you toward a new era of efficiency and consistency. Furthermore, experience captivating web-based viewers that foster dynamic collaboration, as you learn how to unleash fabrication models with enhanced visualization and precision. See how these elements form a seamless and transformative process for optimizing fabrication workflows. This talk will offer a fresh perspective on driving innovation in the architecture, engineering, and construction (AEC) fabrication industry, leading to improved project outcomes.

주요 학습

  • Learn how to implement AI to automate repetitive and time-consuming tasks in prefabrication modeling workflows.
  • Learn how to create and utilize reusable fabrication assemblies and custom rule sets to enhance workflow efficiency and standardization.
  • Learn how to integrate Autodesk Platform Services to export model information and collaborate effectively.
  • Learn how to enhance visualization capabilities through a custom web-based viewer for better project understanding.

발표자

  • Gonzalo Villanueva 님의 아바타
    Gonzalo Villanueva
    Hello, I'm Gonzalo Villanueva, a civil engineer deeply passionate about technology's transformative potential in industries. My career in civil engineering seamlessly blends with a master's degree in AI and data science. I specialize in Python, TypeScript, and C#, using them to streamline processes within Building Information Modeling (BIM). My goal is to enhance construction project efficiency through task automation and workflow optimization. My career kicked off in the field of modeling, eventually leading me to the challenging role of manually crafting spool sheets and various related assignments. Recognizing AI's potential to optimize these processes, I transitioned into an innovator's role within the Architecture, Engineering, and Construction Industry, seamlessly merging engineering and AI expertise. Beyond my technical skills, I actively contribute to non-profit associations, organizing over 30 events. I'm dedicated to pushing boundaries and seeking new challenges. Join me on a journey of innovation and efficiency in the AEC Industry. My commitment to advancing technology and delivering impactful solutions drives my career.
  • Gustavo Gusmão
    Meet Gustavo Gusmão. Starting my journey as a Civil Engineer, I quickly found my passion in BIM. Initially, I delved into modeling and, over time, progressed to leading BIM teams. Facing challenges head-on as a BIM coordinator, I embraced them with innovative solutions. For the past two years, I have been at the forefront as a BIM Solution Architect. My enthusiasm for automation nudged me from modeling to development. Simple Excel VBAs in my early days paved the way for advanced Revit Add-ins and tailored web applications for the BIM community. Lately, I have been exploring the world of Fabrication for BIM, seeing it as the next big step. Merging my profound BIM insights with programming, I'm exploring new ways to integrate fabrication with BIM.
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Transcript

GONZALO VILLUANUEVA: Hello, welcome to our industry talk. Today, we will explore ways to enhance our workflow using Autodesk Platform Services and artificial intelligence. My name is Gonzalo. I am a civil engineer with a masters in data mining. I'm passionate about in engineering and programming. I have several years of experience in both fields. I always look to solve problems in a creative way and consider myself an innovator in the industry. Joining me for this discussion, let me introduce my colleague, Gustavo.

GUSTAVO GUSMAO: Hi. Hello, everyone. I'm Gustavo Gusmao. I started as a guy deeply involved in civil engineering, like planning and cost estimation for general contractors, and then a few twists and turns later, I found myself in the BIM universe, first as a modeler and then as a coordinator, and finally, as a solution architect.

Well, I've always been really into automation. I mean, why spend a few minutes doing a task if I can spend hours trying to build a script to do it for me right? Well, kidding aside, this is not how it works. So through the years, I've been refining my sense of what is the best solution for this. Is that really necessary? Who are the stakeholders? And as a BIM solution architect, this is an integral part of my job. And well, this presentation is a good sample of this job, and we are really excited to present it to you guys today.

GONZALO VILLUANUEVA: Right, thank you, Gus. Now, we can start with our first topic, which I'm sure we have all experienced, and that is the feeling of deja vu when we face something repetitive. This, just as you can see, is an image from the movie Modern Times.

Repetitive tasks are everywhere, but we don't have to let this stop us to continue working to turn these tasks into the spark that motivates innovation because-- and this way, be able to unlock the automatization of our task. To be clear, let's look at a practical example. In our case, we want to see how to improve the process of creating and manufacturing assemblies.

The current workflow is quite simple. We start with the modeling, then we add all the necessary pieces in the final adjustment. Next, we create assemblies and finally, we send all the information to the shop for the manufacturing process. And then the entire cycle starts over again this is not only monotonous but also a bottleneck. Thus, we must discuss how to prevent this problem and how to create modern solutions.

So let me repeat the question, how can we do this? Well, one might think that Autodesk would have a tool that does exactly what we need. But the reality is that, no, there is no tool that perfectly matches our requirements. However, the company gives us many options to build our own solution.

For example, it gives us the API of software like Revit and Inventor and all the tools available in Autodesk Platform Service. And finally, apps like Flow, Fusion, and Forma to automate some processes. So with all that said, we can finally start thinking about our approach to the solution that we call the question.

To begin with this question, we have to answer what we want to do. We want to save time to say goodbye to unnecessary back and forth. We want to innovate to break the monotony of creating assemblies. We want to focus on the user through a web platform. And finally, we want to integrate AI to assist us.

With all that in mind, we arrived to our solution that we call, this, our MEP modeling assistant our first attempt to approach solving the problem I mentioned earlier. Now, I will let Gustavo take over and provide more details about it.

GUSTAVO GUSMAO: OK, now that you guys were formally presented to Blaze, let's get a bit more familiar with it. I want to start with the foundation, a blueprint of what we will be detailing in a while, as you can see here, we begin in Revit. It. Is where we take details from the Revit assemblies and create what we call catalogs. Think of a catalog like a toolbox, where tools are grouped by the users.

So in our solution, the assemblies are grouped by something in common, its use, manufacture or price range for example. Well, we also need to apply this catalog somewhere, right? So this is our target model. This is more of a backstage process size. This is just a preparation for what is coming.

And well, here is where the fun part is, the web page. And our goal is simple, make the everyday tasks of building and arranging assemblies pieces smoother and friendlier on a web page. And finally, once we are done playing with the web, we bring everything back to Revit.

So this was just an overview of the web the App, but you might be wondering at this point, why jump to the web when we started in Revit and ended it in Revit too? Well, Revit it's an awesome software. If you try to use other apps or back in the time when we need to create every field line by line in AutoCAD, you know how handy Revit is for us.

Well, Revit has its learning curve, and sometimes, you might have the best designer or coordinator with years of experience, and still, he will need to dedicate some time on learning Revit. So this was the spark that engaged us in pushing it to the web. Anyone can get a laptop or a tablet and navigate to a website with no complex wheels or filters or anything like that. So no confusing stuff. Just pick and place, choose an assembly from the catalog, click, and add it, easy.

But if the web is so cool, why would we go back to Revit? Well, that's because Revit lets you dive deep, from creating simple drawings to highly detailed pose with quantities and et cetera. So after having fun on the web, we bring everything back to Revit for the final touches.

So for the GNOME developers, folks watching this, I apologize in advance, but this might not be the funnest part of this presentation. So I'm about to give you a brief idea of the architecture of this app, but no worries. This is just an overview. If you are interested in more details, take a look at the handout or feel free to contact us later.

So the app's architecture starts with our primary stakeholders, the users. The user is going to have contact with two components in this schema. First, the add-in, the Revit add-in, which as I mentioned before, is responsible for exporting the catalog and also the target models that will receive the assemblies. This add-in is-- was created with C#, and it communicated with our back end, which uses .NET Core 6.

Maybe web API or a back end sounds like weird tech words, but in short, It's usually the core of web applications, which connect different components or database. So for example, when you are at home watching your Netflix, all those fancy interface is your front-end component, but all information shown there as the movie name, description, or even the movie itself, comes from a back end running somewhere in the world.

Well, also communicating with the back end are web APIs. It is our web page or interface. This is where users will be interacting with the model and catalog. This is our front end, which uses React and TypeScript to be implemented. Well, if I say that the previous part could be boring for the nondevelopers, I'm afraid to say that this part will become a bit worse, but no worries. We are getting to the fun part soon.

Picture our app like a big theater. What you have seen so far, the web page and the add-in, are the front stage, where the actors perform, but there is also a backstage, where all the magic preparations happens. These components, for us, are the database, where we store the catalog information and project data, and given the data type we are working in here, we decided to move with a nonSQL solution called MongoDB.

We also have this mysterious component I don't want to spoil the surprise here. So let's follow up on this in a while. And on the other hand, we also use APS, a.k.a. Autodesk Platform Services, formerly known as Forge, and given all the backstage components, I want to get into more detail on this APS.

So APS is a collection of tools from Autodesk that us build our app faster and better besides starting our app not from the ground but with a solid base, some of the products we are going to be using here are the authentication API so we can use Autodesk Construction Cloud credentials to authenticate our users in the app we also use data management which gives us information and some control over the files hosted on Autodesk Construction Cloud so we can list project folders, publish models, gather metadata, and et cetera.

Well, we think that the start of our APS-- the APS start on our application is definitely the Viewer, a WebGL-based component that wraps all the 3D interaction for us. This is compatible with several file types, and it really shines when working with Autodesk formats like the Revit for example, making the integration even easier.

So the other components listed here are not currently in use on our app, but they are also available on APS, and they are on our roadmap for the future features. But for example, like Autodesk Construction Cloud would help us manipulate projects creation or editing permissions. Data Exchange could make it easier to extract information from Revit models and remove the first step of exporting data from Revit that I just mentioned.

All the data extraction could be done automatically. There is also the design automation where Autodesk handles Revit instances on their servers to perform actions in Revit files also be aware that these features might get updates since Autodesk is releasing new features on APS. All the time all right enough with the behind-the-scenes stuff. Let's dive into what you guys have been probably waiting for, the app itself.

Let's take a look at the grand entrance to add-ins. There are three buttons available on our Revit. So once you have your model open and accessible with the symbols created, you can export them as a catalog. It could be a real project or a reference model you created for this purpose. Then, you click on Export catalog and all the corresponding views are exported as a new catalog. OK, so now you have your catalogs and you want to add them to the new models.

So you open the target model in Revit and click Export Project. This will restore all the data we need to calculate the assemblies on the web. Well, finally, we saw all the gathering information. Let's take a look into the website. Well, this is our web page.

Not much to see here, but I would like to bring your attention to the use of the APS authentication. I explained it before, like, when you have to sign up for a new app and it feels like it takes forever, like filling out details, confirm verification, codes sent by emails and all that jazz. Well, we thought, why not make life a little easier? So when you hop onto our app, you can simply use Autodesk login and it's all about making things simple.

OK, so here's where users can navigate on different catalogs, and within each catalog are all the assemblies waiting to be explored. Something you note-- you'll be-- note is how you can organize these catalogs. Maybe you want to group them by manufacturers or by clients or even sorting them based on price ranges. The choice is yours.

Now, you'll notice we are leveraging in the Autodesk viewer. That means that you can view these assemblies and also interact with them, rotate them, select specific elements, or even pull out details that were embedded in Rev, like comments or descriptions for example. Well talking about the products the target projects this is where all the action happens. It's called the Viewer Ribbon. Here, users can scroll through ACC Revit models, choose one, and start to add assemblies. And how does that work exactly?

First, the user will spot and select an assembly from the knit list on the left. Got one? Great, then next, you need to choose the perfect spot in the viewer. Just make sure it is a logical spot like a pipe or a fitting size. We cannot just place it anywhere, and the app is aware of that.

Now, if you have picked a valid location, you see that it turns into an action on the right list, the green one, and the assembly will be inserted in the viewer. Think of each action like a note to yourself or a bookmark. These actions are our way of saving information and allowing users to collaborate in real time. Everything is tracked in our database. Awesome, finish with all the placements.

Great, you can wrap it here if you just want a visual model in the web, but if you are looking to make it all official in a Revit file, this is where Revit add-ins come back into play again. So this is the add-in again, so open the same ACC model Revit that you are tweaking on the web. Now, all you got to do is hit Import assembles and everything you did on the web will populate here. How? Remember those actions we talked about? Each one of them will represent an assembly and will be populated here in the model.

OK, well, now that we have taken you on a quick tour of our app, I'm sure a couple of questions might come up. So why an assembly catalog? Think about it. Sometimes in a project, [INAUDIBLE] and assembly requirements might differ. That's normal, but there are occasions wherein certain assemblies are essentially identical. They might just be situated in different spots or have different pattern, like needing to be near to a restroom for example.

So why recreate the wheel every single time? Why not have a catalog, a ready repository that can be tapped into for any project, any client? But why choose a web-based approach? We did touch upon this earlier and the goal is to simplify the process. Often, the decision maker for the assemblies might not be the Revit specialist. It might be a field expert with years of hands-on experience. Expecting them to learn Revit is not efficient

Moreover, the beauty of the solution lies on its integration. Beyond just being a web application, we are bridging multiple services. We are pulling elements from Revit, utilizing APS for multiple functionalities, and employing our back end to run essential checks, ensuring that the assembly placement makes sense. The power of our application isn't just in an individual feature, but it's how seamless they are interwoven. And well, this is all the screens for our application from the main page to Revit and back to Revit again.

All right, we covered quite a bit, and this is great, right? This is a great workflow. However, some of you might feel that something is missing you're probably skimming the session description, or we call it the title and thought. Hey, there's something else promised, here. Gonzalo, can you help us to figure out what might be missing?

GONZALO VILLUANUEVA: Yes, it's that thing you mentioned earlier, the mysterious component in our back end. It's true we haven't detailed it yet, but where is the AI part of this? That is an excellent question. I think it's time to reveal the role of AI in all of this. But before, that, we have to start talking about what is AI? At this point, I think all of what AI means.

And as harness the formative power of Autodesk tools, we also entrust AI with the task of handling repetitive tasks and pattern identification within our application. But this brought another question to the table that is necessary to ask ourselves, are we being replaced? The short answer is no. We are not being replaced, at least for now.

AI could be a powerful assistant it complements and elevates our capabilities and takes charge of all the repetitive tasks. Imagine having an assistant that has observed and learned from every decision you have made in the past regarding when and how to use certain assemblies.

This assistant powered by machine learning model can automatically suggest which assembly to use based on its accumulated knowledge. But how can it actually assist me? Well, I'm going to explain a few examples such as intelligent assembly suggestions and the optimization of choices. For more, Gustavo is going to explain other features for the future.

Let's start with the intelligent assembly suggestion. Here, We have the same UI that we mentioned before, but if you pay attention to the bottom right corner, you can see how our robot is popping up in. In this case, we don't have any action in our action list, but with a few clicks, Blaze will start to change.

In this case, it identifies a few similar locations where it can place our currently selected assembly. If we click Apply, then it will automatically place our assembly for us, and then we can continue working on other parts of our building.

Next, we have the optimization of choice features. In this case, we place an assembly in a spot that is not allowed. So our system will inform us that this assembly is misplaced, and it will ask us if we want to fix it. With just a click, Blaze, our assistant, will fix the problem and add-in the element where it is fixed.

But how does it work? Well, we have a few paths to choose here. The first one is called supervised learning. Think of this one as a guided learning, where we prepare all the data to be learned, in this case, our Revit models. The second one is the unsupervised learning. It's the one we choose for our training because it doesn't need labeled data. We can live just with our model so that I find all the hidden patterns and structure in our model.

The last one is reinforcement learning. That involves a trial-and-error training approach that improves decision making by receiving awards. But it doesn't stop there. The idea for the future is to continue learning and keep feeding our AI with different of information. In this case, we only use the Revit model from our company, but we could also add all the input by the users that use our application. And then, the AI can become more accurate in our assistance.

Well, you may ask if that is all that the AI offers. The reality is no. We have just seen a little of what AI can do. We have to explore what enhanced AI means and what can be expected beyond that limit. We had to get all the ideas that we had to the reality. So I'm going to summarize what Gustavo is going to explain a little more about our future roadmap.

We want to anticipate the next step of the project. We want to automate real time reviews. We want to make more integration with industry-standard tools like Inventor, and we also want to create an assembly marketplace, where all manufacturers can sell and share their products.

GUSTAVO GUSMAO: Well, as Gonzalo pointed out, while we are excited about what we have achieved so far, our aspirations reach even higher, and well, we are not working on these features right now, but we believe that there are a place for it in the future. One of the exciting features we are contemplating is the anticipated project next steps.

So during a project life cycle, specific patterns often emerge in how a person works. For instance, if you are consistently placing assembly in some logic across different projects, our application could recognize this behavior. The next time you initiate a similar project our application could proactively suggest, hey, I noticed that we have done this before. Would you like me to apply in this project?

And this is not only for saving time, but it could also help preconfigure a model even before you delve deep into it. In a sense, it's about making the application smarter, more intuitive, and more tailored to each user's unique workflow.

But while we have developed an application that streamlines and even automates many processes for the user, let's be realistic here. We recognize that there's always going to be an element of manual intervention. Every project is distinct and unique requirements arise constantly. This individual nature of each project means that there is always going to be some hands-on tasks involved.

So what's our approach to this ever-evolving landscape? We have been considering on integrating artificial intelligence to spot discrepancies or errors in the model. Let's take an example, you might be using an assembly that's typically not recommended for certain projects or perhaps it's positioned too close to a electrical panel for example.

These nuances might be second nature to someone with years of project expertise but could be a challenge for someone who just started with the application. This is precisely where AI can play an important role. Providing guidance insights or perhaps even preventing costly errors down the road.

Well, right now, our application is deeply integrated with the Autodesk ecosystem, but we are conscious that many projects might involve other trades or organizations that use a different set of tools software or databases. So how do we bridge that gap? Our vision extends to integrating our app with other industry standard platforms we are looking at industry standards, such as IFC for example. We are gearing up for a future where our app becomes the hub that seamlessly connects to a variety of tools and platforms.

Well, now, this is the feature that, for this speaker over here, is the more excited to be implemented in the future, and well, let's draw a parallel. When you are shopping for a computer, you have the option to handpick components like the CPU, the screen, keyboard one by one, or you can buy that all together.

So why can we replicate this concept here? Rather than individually sourcing parts, coordinating fabrication, and finally dispatching to the field, why not offer a one-stop solution? So let's imagine that contractors can simply browse a manufacturer's catalog, place an order, and receive a ready-to-install assembly right on their project site. In an age where prefabrication is growing fast, this is not just a far-fetched dream but an opportunity, and we want to explore that.

So we are getting to the end of this presentation, and after presenting our current features implementations and what's coming next, one thing becomes clear for us because the construction industry is rapidly evolving and we believe that prefabrication stands on the forefront of this revolution. So we are not just observing this transformation, we are trying to actively embrace it. Modern constructions demand modern solutions, and that's precisely what we are committed. Right, Gonzalo?

GONZALO VILLUANUEVA: You are right, Gustavo. As you mentioned earlier, the industry is moving fast and we need all the tools and allies that can we handle. In this case, AI will become the best assistant that you can get, and we have to consider AI as an assistant and ally, not an enemy. We are talking about smart homes and cities, but we are still manually adding assemblies in a process.

We have to change that mentality and start embracing the change. With that in mind, we wanted to spend the last few minutes of this presentation talking about the future. We have a lot of ideas and dreams about it, but we have one thing sure, that our tools and AI will help us to build better solutions, better cities, and better buildings. Thank you so much for your time, and see you all the next time.

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오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Upsellit를 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. CJ Affiliates
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 CJ Affiliates를 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. Commission Factory
Typepad Stats
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Typepad Stats를 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. Typepad Stats 개인정보취급방침
Geo Targetly
Autodesk는 Geo Targetly를 사용하여 웹 사이트 방문자를 가장 적합한 웹 페이지로 안내하거나 위치를 기반으로 맞춤형 콘텐츠를 제공합니다. Geo Targetly는 웹 사이트 방문자의 IP 주소를 사용하여 방문자 장치의 대략적인 위치를 파악합니다. 이렇게 하면 방문자가 (대부분의 경우) 현지 언어로 된 콘텐츠를 볼 수 있습니다.Geo Targetly 개인정보취급방침
SpeedCurve
Autodesk에서는 SpeedCurve를 사용하여 웹 페이지 로드 시간과 이미지, 스크립트, 텍스트 등의 후속 요소 응답성을 측정하여 웹 사이트 환경의 성능을 모니터링하고 측정합니다. SpeedCurve 개인정보취급방침
Qualified
Qualified is the Autodesk Live Chat agent platform. This platform provides services to allow our customers to communicate in real-time with Autodesk support. We may collect unique ID for specific browser sessions during a chat. Qualified Privacy Policy

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사용자 경험 향상 – 사용자와 관련된 항목을 표시할 수 있게 해 줌

Google Optimize
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
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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