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Scalable Data Management in Integrated Factory Design: A Northvolt Gigafactory Adventure

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설명

How do you design a factory while missing key data about the machines you intend to install? How do you ensure a reliable, scalable flow of information across disciplinary boundaries, enabling true, trusted, and fast-paced collaboration? Making the world's greenest batteries on an industrial scale requires a new approach to factory design. Concurrently working on several multibillion-dollar gigafactory projects, Northvolt's central Factory Design Team uses an integrated factory design toolbox with its heart in the Autodesk ecosystem. However, a key component has until recently been missing: efficient, cross-disciplinary, and scalable data management. This session will tell the story of how Northvolt's Factory Design Team has established a dynamic data-management infrastructure, how conventional data silos are torn down, and how true design collaboration between manufacturing design and construction design can be achieved with scalability, modularization, and speed at its core.

주요 학습

  • Assess the importance of scalable data management in an Integrated Factory Design toolbox.
  • Discover how conventional design tools can benefit from unconventional data flows.
  • Learn how to enable enhanced cross-disciplinary collaboration using shown principles and mindsets.

발표자

  • Axel Save
    Axel design factories, play drums, and love cats. As Senior Manager at Northvolt leading the global Factory Design team, Axel specializes in Factory Planning, Design and Layout Engineering of Gigafactories for large-scale (battery) manufacturing. Apart from design deliverables across Northvolt's all cell production facilities, Axel's team is also managing all topics concerning BIM, CAD, Digital Twin and associated development enabling the Factories of Tomorrow. As advocate of Integrated Factory Design and Modelling principles, Axel believes in achieving holistically balanced factories through the power of digital collaboration, interconnected toolboxes and human creativity in tandem with technology.
  • Fredrik Englund
    Fredrik Englund has a background in the AEC industry and now works at Northvolt helping to bridge the gap between AEC and Manufacturing in design. Applying BIM and data exchange principles when designing gigafactories for Northvolt all over the world. With a passion for data management and a "can we do it ourselves" attitude he is constantly looking for new ways to improve how things are done.
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      AXEL SAVE: All right. Welcome to this session. My name is Axel Save. With me I have Fredrik Englund. We are from Northvolt, the makers of world's greenest batteries. We have gathered here today to talk about scalable data management. And this is a continuation from our AU talk last year, when we talk about our principles in integrated factory design. And this year we go one step deeper and we talk about the way we have used conventional tools in an unconventional way to make the design process more integrated and one step further towards actual collaboration.

      FREDRIK ENGLUND: So for anyone who has missed this before, we will give you a brief, very brief introduction to us as a company. So we are Northvolt, and our mission is to build the greenest battery in the world, basically. And a bit of a motto is enabling the future of energy. We have European leadership. We have a unique vertical integration company and industry-leading technology. I think those are the big things.

      We have an inspirational quote here, which we use to point out how important the battery will be for this green change. A bit about the numbers here. We were founded in 2016. We're about eight years now, so I would still call us pretty young. We have $15 billion raised to date. We have 50 billion in our order book. And we have grown to 6,500 plus employees. And I think the big thing as well is that we are 150 plus nationalities, making us a very diverse company.

      So what are we trying to do? So if you look at the objectives we need to achieve for 2030, you can see that the cell manufacturing target capacity here would be 150 gigawatt hours. And our goal is to have a minimum recycled material in all new cells to be 50%. And for that, we want 10 kilograms of CO2 emissions per kilowatt hour cell produced, and that is a fraction of what right now is the current standard.

      So to achieve those goals, you can see here our expansion so far. We have our North America facilities, Northvolt Six, our gigafactory, we have a few of them in Europe. You can see a substantial amount of factories here. We have established our big production facility up in Skelleftea called Ett We have our main office in Stockholm, Volthouse, and the Polish factory, Dwa, the German gigafactory Drei, and so on. So we have a lot of facilities here.

      And on the scale here, we can see how we're going to ramp up to 250 gigawatt hours. And to reach that high capacity goal, scalability is key to success. And we think that integrated factory design is the key to scalability here.

      AXEL SAVE: So this is a continuation from last year's session, as I mentioned at the beginning. So for those of you who have seen it, this will be sort of a recap. But fundamentally, we want to establish some principles that we have been using for everything we do in our department in terms of factory design globally at Northvolt. And this is important because you can talk as much as about the tools and the software and the hardware, but it's fundamentally a mindset question, and an organizational question that we need to establish that everyone thinks and works in the same way.

      We generally talk about three guiding principles: standardization, modularization, and productization of everything we do within our design toolbox. We really need to think puzzle pieces, and that as in a normal toolbox, not every tool does everything. But you need to make sure that they work together to make the best job as an output.

      Now we generally talk about three layers in our design onion when we talk about this. We talk about design generation, design collaboration, and design management. And fundamentally, generation is where the engineering happens. This is where you literally draw your pipes, sketch up your walls, design your machines, whatever you do. It's actually generation of content.

      But then all of these disciplines, and all of these engineers, need to collaborate. You need to haggle. You need to see how your pieces comes together. This is where you collaborate. You need platforms that make everyone see each other and talk and align and work together. And obviously this goes back and forth, and you go home, you draw a bit more, go back, you collaborate.

      And then once you agree on what you want, you need to have a management. You need to document, you need to ensure that everyone has the same picture of the truth, that the project knows what has changed from one iteration to another. And for all of these three layers, we need different tools, different platforms, different procedures. And we all need to agree on how we do this. All of this is based on a scaling mentality, where we need to be very, very smart of how we do something little, and do it so efficiently so we can scale it rapidly to enable that graph that Fredrik showed earlier.

      And we-- a bit catchy-- talk about keep, tweak, and leap. Where we want to keep what is great or what we are doing today from one iteration to another. But we also need to identify what can be improved and tweak it. So we always moving forward. And the nature of battery manufacturing is that technology moves very, very rapidly. The toolbox changes and everything. This means that occasionally we need to be able to leap and do fundamental retakes and entire platform, the entire toolbox, and everything we do needs to enable all three of this very, very efficiently.

      FREDRIK ENGLUND: So moving on from those or what we call the design onion here, we have the first layer, which is the design generation. This is where the groundwork is done. We have decided to give one toolbox per discipline. So we carefully curated and standardize the tools that we're working with. We create templates and guidelines so that everything is compliant with each other and we have good data integrity.

      We put a lot of effort into our infrastructure and framework on how we are managing and getting that data across those different fields, because as we said, it's one tool per discipline, but it means that you can have the best tool for each job, but it also means that we still need that data transfer to happen between those tools. We centralize our asset management. And then to make this all happen, we have to create scripts, automation and centralized data mesh in order to make it fast and scalable enough to be able to do this at the rate we need.

      The second layer is design collaboration. So here we're talking about true collaboration. We want the designers to work together, live, within the modeling environment and be able to both see the geometrical, but also the information data shared live between the different people, stakeholders. And you have an integrated design process. We put a lot of effort into data exchange between those data is the most important piece of the puzzle with the information needed for each step and each person. And we try to keep it to a single source of truth where everyone should always know where to look and what is the plan of record that we're working towards.

      The last piece of the onion here is the design management. What's very important for us is change management, and we want to have a high grade of visibility and acceptance for those changes and why things are happening in certain rate. Battery technology is changing, meaning the factory design will change with it. We always keep track of and record to know what we came from and where we're going. And then in our PMM system, we package and deliver it as it is a factory designed product that we're giving to the programs.

      And now we move into the most important piece of getting all of this puzzle together, scalable data management. It's a bit of a bumpy ride. So this big cornerstone here that we call scalable data management it's about we have identified the fundamental pieces for the IFM data categories is geometric data-- so the size, shape, the different interfaces of design-- and then the metadata. So all of the associated information the data to the design components.

      And to make this work, we have a few requirements for scalability and the structure. So we have very few factory designers who are in the malls doing the designs, working with the data in there. But we have a lot of stakeholders who wants to be part of that information, and want to put that information into the model to be able to collaborate with others.

      A data owner isn't always the same thing as a factory designer, meaning that we want people who own data to be able to be accountable and be able to put in the data or communicate it to the factory designer. But they don't have to be the actual ones who are working in the design itself, in the tools. And then to make this all scalable, we are working very heavy with standardization, parallelization, and automatic ability. So creating automatic scripts and systems, creating the templates, making everything be able to work parallel with each other here.

      So the current state is that the geometric data exchange, it works pretty well through the IFM structure. I mean, we can get the geometry between our different tools. Looks pretty good. We can see our machine in one place, put it into the construction part and see it. The problem is that the metadata flow, we would say that it's currently a bit underdeveloped and really limits the efficiency of the cross-disciplinary design here.

      AXEL SAVE: So how do we make this work? As Fredrik explained, fundamentally, we have two streams of information that is both needed in a design effort. And they fundamentally share the same stream, the same flow. So in the beginning, we have metadata on one side and geometry data on another side, and they both need a source. This can be a supplier, it can be an internal engineer, it can be a napkin drawing, whatever. You need a source for the information that is needed to be started.

      This needs to be ingested somewhere. It needs to be an interface that needs to be standardized and access controls So not anyone should be able to add whatever data they want. It needs to be controlled and easy to use. This then needs to be stored and managed in a standardized storage solution. It can be a PLM system, a PDM system, whatever you want for it. And of course, this can be the same structures, but it's two different information streams that then need to be combined into what we call an asset.

      The asset is the component of the factory design. It can be a wall, it can be a machine, it can be a pathway, it can be all of the things that goes into the factory design. And it has a geometry and it has data associated to it. This assets that gets into a factory design generation environment for it where it's actually generated content that then need to be collaborated and we need to manage it as per our design onion.

      Fundamentally, this can be streamlined. And if we are looking at how a proper BIM implementation in construction is doing, it is fundamentally a single consistent flow where metadata and geometry data is just two sides of the same coin that is stored together. It comes together. It is inputted together, it is stored together. It's generated, it's collaborated and it's managed all the way for it. They are never separated. And this makes it very, very efficient and consistent and it's easy to work with.

      So what's the catch here, if BIM has done this already? Well, when it comes to process and production in an integrated factory modeling environment, this is a trickier nut to crack. So conventional IFM practices have it like this, and it looks fairly similar. You have the two flows, and then you have an asset that generates a design. But there's a catch.

      There is a gap in the chain. So we can move geometry data through the sources in that production and process environment. It works for it. We can move something from a vault, inventor-based and machine environment into a building Revit environment or so. That works. But due to conventional industry standards and old limiting data carriers and file formats, there is no way to easily move metadata together with the geometry data. This simply do not work efficiently. And what we have been forced to do is to do fairly janky workarounds, to be honest, to move the data in a way that is needed for us to really do an integrated factory model and design.

      So what does this mean? It means that we have a long way to go. So if we take these two starting points, we have the conventional practices as they are today when we have this break in the metadata chain. And then we look at our colleagues in the construction environment. And say, hey, BIM already has this Utopian, perfect, streamlined flow.

      What would this require? It would require broad industry standards such as the IFC standards used in BIM. And it also requires a mindset. And this is frankly, a long-term vision as of today. It's currently utopian to make this happen as of today. So what can we do?

      Well, we could have a potential improvement where we go back to this principal flow, where we just try to connect. We have two separate flows that is connected in an asset, and then shipped. And it would be an improvement, but it is severely limited by the way, the different data carriers today are not talking together. And as it is today, we are, frankly, losing unacceptable amounts of metadata when we try to force it through this flow.

      So what we at Northvolt has been doing as part of our own development trying to improve this, is a huge leap, but in an compromised fashion. So what we have been doing is that the geometry data doesn't change, and we have found a way to move the metadata not associated to the asset, but to connect it in a collaboration environment. So that means that the data can be used in collaboration, but it's still a separate flow. So it is accessible and it's feasible, but it's very cumbersome and it's complex. And frankly, not a very stable way, but it's doable.

      What does it mean in practice? So let's take an example. Let's talk about a machine and its metadata weights and loads. So a machine has geometry, it has a size. But the box doesn't tell you anything of how heavy it is. Now it is a property of the machine to tell how heavy it is. So it should belong with the machine data.

      However, who needs to know how heavy it is? It is architects and structural engineer who need to design the building that this machine goes into. So the consumption of the data is in one place, and the home of the data is in another. So how do we move metadata from source to collaboration consumption?

      And if we look then at this workflow that we have tried to sort out as our janky compromise way to make this work as is today, we start with the metadata source. And we use teamcenter PLM system as a way to input and manage a digital representation of every machine. And therefore you can add metadata to it, and you can control it and change management and all the way as a standard PLM system.

      We then have a geometry data source that is also teamcenter as a portal for our suppliers to feed us geometries. We then use Inventor and the FDU toolbox to manage it. We store the representation in vault, which is having an asset of this machine. Now come the secret sauce, where we have built custom plug-ins that basically takes the information from our PLM system, and extracts it, puts it in a third party storage environment, moves the assets, in geometry only then, through the desired environments, and then feed it back to data using a tagging system.

      So what this allows is the architect and the structural engineers to receive the data of the machine in Revit or wherever they wanted, but it's actually hosted in a PLM system. This is not great. Or it is great for we have found a way to actually keep the data integrity safe. We have the data where it is supposed to be, and we can move it from home to consumption point. But it's very cumbersome, it is sensitive, it requires quite a bit of fragile infrastructure, and it's not streamlined.

      But it's doable end to end. And that is how we have made it possible for our cross-disciplinary design team to actually take this step where they reliably can get the information they need, where they need it, and how they need it, no matter where the data actually is housed.

      FREDRIK ENGLUND: So what have you achieved so far? We have a pretty good interface for input management. We have standardized process, how we manage the change through this entire chain. And we have worked a lot with, I think, especially expectation management here, so people are aware of what the data that is coming in, maturity, what it should be used for, what it shouldn't be used for, and what is the plan of record of that information.

      We have managed to improve quality of life a bit for our designers and users by minimizing uncertainty here, basically. And we want the designers to actually be able to focus on the work they should be doing, which is design. And with all of this, our own improvements in the tooling here, we have connected the two different main tools we're using, and the two different worlds of the construction and the manufacturing side.

      So what would we see as the next steps here? I mean, the main thing is that incompatibility between the data carriers. So if we're looking at our main two tools here, which would be Inventor and Revit, the data doesn't transfer without all of this extra massaging we have to do. Basically, the building our own plugins and making sure that the data can come from via one step to the other. We can't go directly as we would. We have used them as a good example here of information management and information exchange. I think in that sense we're quite used to having the data directly available from one user to another within the tool itself. That doesn't happen right now.

      AXEL SAVE: So fundamentally, where does this lead us? And I'm a production engineer, and Fredrik is the construction guy in this crew. And I am genuinely jealous about the openness that the BIM community, especially in Sweden, but also broadly internationally, has shown, where everyone agrees that we need to collaborate and the way we treat data needs to reflect that mindset.

      We as production engineers and manufacturing experts and partners, no matter if it is the manufacturers themselves, or equipment vendors, or construction partners, or whoever is, we need to get our shit together. We need to really understand that this is a partnership. And in partnership, you need to collaborate. And like geometric data, it's not good enough any more. It doesn't matter if you send me how big your boxes if you don't give me the data associated with it. That's the only way to really can start bridging the gaps between our disciplines.

      And as our disciplines gets more and more specialized, their tools need to be more and more advanced, the more important it is for them to start talking together. And I think the way that the BIM community has shown the way, and it is doable. And hell, if the traditionally conservative construction business can make this very modern approach, then we as manufacturing society needs to follow suit and do something similar.

      Now where this leads-- and fundamentally, this means that scalable data management, and therefore truly cross-functional collaboration, and therefore the future of factor design, is frankly but a few leaps away. And it's all in our power if we just decide to do something about it. And with that, we thank you for attending this session. We are hoping to see you at AU and have a good day.

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      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
      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
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      G2Crowd
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      NMPI Display
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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
      Google Analytics (Advertising)
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      Hotjar
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      6 Sense
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      Terminus
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      StackAdapt
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