Robota Inteliģence Industrijas IoT jomā 2025. gadā: Tirgus dinamika, tehnoloģiju maiņas un stratēģiskās prognozes. Izpētiet galvenos izaugsmes virzītājus, reģionālās tendences un konkurētspēju, kas veido nākamos piecus gadus.

• Izpilddirektora kopsavilkums un tirgus apskats
• Galvenās tehnoloģiju tendences robota inteliģencē Industrijas IoT
• Konkurences vide un vadošie spēlētāji
• Tirgus izaugsmes prognozes (2025–2030): CAGR, ieņēmumi un apjoma analīze
• Reģionālā analīze: Ziemeļamerika, Eiropa, Āzija un Klusā okeāna reģions, kā arī pārējā pasaule
• Izaicinājumi, riski un jaunas iespējas
• Nākotnes perspektīvas: stratēģiskie ieteikumi un investīciju prioritātes
• Avoti un atsauces

Izpilddirektora kopsavilkums un tirgus apskats

Robota inteliģence Industrijas IoT (IIoT) apzīmē mākslīgā intelekta (AI) un jaudīgu analītikas risinājumu izvietošanu tieši pie rūpnieciskajiem tīkliem — tuvumā sensoriem, mašīnām un ierīcēm — nevis pilnībā paļaujoties uz centralizētu mākoņu skaitļošanu. Šis pieejas veids ļauj realizēt reāllaika datu apstrādi, ātru lēmumu pieņemšanu un samazinātu latentumu, kas ir būtiski misijai kritiskām rūpnieciskām lietojumprogrammām, piemēram, prognozējošai apkopei, kvalitātes kontrolei un autonomām darbībām.

Globālais tirgus robota inteliģencei IIoT piedzīvo spēcīgu izaugsmi, ko veicina arvien lielāka Industrijas 4.0 iniciatīvu pieņemšana, pieslēgto ierīču skaita pieaugums un nepieciešamība pēc reāllaika ieskatiem ražošanā, enerģētikā, loģistikā un citās nozarēs. Saskaņā ar Starptautiskās datu korporācijas (IDC) datiem, vispasaules izdevumi par robota skaitļošanu ir prognozēti sasniegt 274 miljardus ASV dolāru līdz 2025. gadam, ar ievērojamu daļu piešķirto rūpnieciskajām lietošanas gadījumiem. Mākslīgā intelekta integrācija pie malas tiek prognozēta paātrināties, jo organizācijas cenšas samazināt datu pārsūtīšanas izmaksas, uzlabot datu privātumu un nodrošināt operatīvās nepārtrauktības saglabāšanu pat vidē ar pārtraukumiem savienojumā.

Galvenie tirgus virzītāji ir 5G tīklu straujā paplašināšanās, kas atvieglo ātrgaitas, zema latentuma saziņu starp malas ierīcēm, un pieaugošā specializēta robota AI aparatūra, ko piedāvā uzņēmumi, piemēram, NVIDIA un Intel. Šie sasniegumi ļauj izpildīt sarežģītākas analītikas un mašīnmācīšanās modeļus lokāli, atverot jaunus automatizācijas un procesu optimizācijas iespējas.

Reģionāli Ziemeļamerika un Eiropa vada robota inteliģences pieņemšanu IIoT, ko atbalsta spēcīgas rūpnieciskās bāzes un nozīmīgas investīcijas digitālajā transformācijā. Tomēr Āzija un Klusā okeāna reģions gaidāms, ka līdz 2025. gadam piedzīvos visstraujāko izaugsmi, pateicoties lielam ražošanas operāciju apjomam un valdības veiktajām gudro nozares iniciatīvām, kā uzsvērts Gartner.

• Robota inteliģence samazina operatīvā latentuma un joslas platuma izmaksas, apstrādājot datus lokāli.
• Tā uzlabo drošību un atbilstību, glabājot jutīgus datus vietējā vidē.
• Reāllaika analītika pie malas atbalsta prognozējošo apkopi, samazinot dīkstāvi un operatīvās izmaksas.
• Skalabilitāte uzlabojas, jo malas risinājumi var tikt izvietoti pakāpeniski visās izkliedētajās aktīvās vienībās.

Kopsavilkumā robota inteliģence kļūst par rūpnieciskās IoT ainavas stūrakmeni, ļaujot izsmalcinātākiem, ātrākiem un izturīgākiem rūpnieciskajiem darbiem. Tirgus prognoze 2025. gadam ir ļoti pozitīva, un tiek gaidīta turpmāka inovācija un investīcijas visās galvenajās rūpniecības nozarēs.

Galvenās tehnoloģiju tendences robota inteliģencē Industrijas IoT

Robota inteliģence Industrijas IoT (IIoT) apzīmē uzlabotu datu apstrādi, analītikas un mākslīgā intelekta (AI) iespēju izvietošanu tieši pie vai tuvumā rūpnieciskajiem datu avotiem — piemēram, sensoriem, mašīnām un kontrolieriem — nevis pilnībā paļaujoties uz centralizētu mākoņu infrastruktūru. Šī paradigmas maiņa ir saistīta ar nepieciešamību pieņemt reāllaika lēmumus, samazināt latentumu, uzlabot datu privātumu un optimizēt joslas platuma izmantošanu rūpnieciskajā vidē. Kad IIoT pieņemšana paātrinās, daudzas galvenās tehnoloģiju tendences nosaka robota inteliģences attīstību 2025. gadā.

• AI vadīta prognozējoša apkope: Mašīnmācīšanās modeļu integrācija pie malas ļauj veikt reāllaika uzraudzību un prognozējošu apkopi rūpnieciskajām aktīvām. Apstrādājot sensoru datus lokāli, ražotāji var noteikt anomālijas, prognozēt iekārtu bojājumus un plānot apkopi proaktīvi, samazinot dīkstāvi un operatīvās izmaksas. Saskaņā ar IBM, robota AI tiek prognozēts samazināt neplānoto dīkstāvi līdz 50% kritiskajās rūpnieciskajās operācijās.
• Federēta mācīšanās un sadalīta AI: Federētā mācīšanās ļauj malas ierīcēm kopīgi mācīt AI modeļus, neizplatot neapstrādātus datus, risinot privātuma un datu suverenitātes problēmas. Šī pieeja iegūst popularitāti nozarēs ar stingriem regulējošiem prasībām, piemēram, farmācijā un enerģētikā. NVIDIA ziņo, ka federētā mācīšanās tiek izmēģināta liela mēroga rūpnieciskajos tīklos, lai paātrinātu AI pieņemšanu, vienlaikus saglabājot datu drošību.
• Malas un mākoņu orķestrācija: Pārrobežu integrācija starp malas un mākoņu platformām kļūst par būtisku elementi mērogojamām IIoT izvietošanām. Hibrīdās arhitektūras ļauj dinamisku slodzes sadali, kur laika jūtīgas analītikas tiek veiktas pie malas, un dziļākās ieskats vai modeļa atkārtošana notiek mākoņos. Microsoft uzsver, ka malas un mākoņa orķestrācija ir galvenā prioritāte ražotājiem, kas meklē elastību un izturību savās digitālās transformācijas stratēģijās.
• 5G iespējotā malas skaitļošana: 5G tīklu uzplaukums paātrina robota inteliģences pieņemšanu, nodrošinot ultra-zemu latentumu un augstu joslas platumu. Tas atbalsta reāllaika kontroles lietojumprogrammas, piemēram, autonomus robotus un attālinātu uzraudzību bīstamās vidēs. Ericsson prognozē, ka līdz 2025. gadam vairāk nekā 60% rūpniecības vietu izmantos 5G, lai uzlabotu robota inteliģences iespējas.
• Drošības pirmajā vietā malas arhitektūras: Kā malas ierīces kļūst arvien gudrākas un savienotas, robustas kiber drošības pasākumi kļūst kritiski svarīgi. Nulles uzticības ietvaros, aparatūras drošības moduļi un AI vadīta draudu noteikšana tiek integrēta pie malas, lai aizsargātu jutīgus rūpnieciskos datus un nodrošinātu operatīvās nepārtrauktības saglabāšanu, kā uzsvērts Cisco.

Šīs tendences uzsver robota inteliģences ātru nogatavošanos IIoT jomā, ļaujot izsmalcinātākiem, drošākiem un efektīvākiem rūpnieciskajiem darbiem 2025. gadā un turpmāk.

Konkurences vide un vadošie spēlētāji

Konkurences vide robota inteliģencē Industrijas IoT (IIoT) ātri attīstās, ražotājiem, tehnoloģiju vairumtirgotājiem un rūpnieciskās automatizācijas speciālistiem sacenšoties par risinājumu izstrādi, kas ļauj realizēt reāllaika datu apstrādi, analītiku un lēmumu pieņemšanu pie malas. 2025. gadā tirgus raksturo kombinācija no nostiprinātiem rūpnieciskās automatizācijas gigantiem, mākoņa pakalpojumu sniedzējiem, pusvadītāju uzņēmumiem un pieaugoša skaita specializētu robota AI jaunuzņēmumu.

Galvenie spēlētāji ietver Siemens AG, Rockwell Automation un Schneider Electric, kas visi ir integrējuši robota inteliģenci savā rūpnieciskās automatizācijas portfelī. Šie uzņēmumi izmanto savu dziļo nozares ekspertīzi un esošās klientu attiecības, lai piedāvātu IIoT beigu risinājumus, bieži apvienojot malas aparatūru, programmatūru un mākoņa savienojamību. Piemēram, Siemens Industrial Edge platforma ļauj izkliedētu analītiku un mašīnmācīšanos ražošanas līmenī, kamēr Schneider Electric EcoStruxure izmanto malas skaitļošanu prognozējošai apkopei un enerģijas optimizācijai.

Mākoņa hiperskalāji, piemēram, Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure un Google Cloud, ir arī nozīmīgi spēlētāji, nodrošinot malas un mākoņu ietvarus, kas ļauj rūpnieciskajiem klientiem izvietot AI modeļus pie malas un sinhronizēt ieskatus ar centralizētām datu ezeriem. AWS IoT Greengrass un Azure IoT Edge ir plaši pieņemti risinājumi, kas atvieglo robota inteliģenci ražošanā, enerģētikā un loģistikā.

Pusvadītāju un aparatūras ražotāji, piemēram, Intel Corporation un NVIDIA Corporation, ir kritiski iespējojošie, nodrošinot robota optimizētus procesorus un AI paātrinātājus. Viņu partnerības ar OEM un programmatūras uzņēmumiem veicina robota AI vārtiņu un viedo sensoru proliferāciju, kas spēj realizēt sarežģītas analītikas uz vietas.

Specializēti jaunuzņēmumi, piemēram, FogHorn Systems un Litmus Automation, iegūst popularitāti, piedāvājot vieglas, mērogojamas robota inteliģences platformas, kas pielāgotas rūpnieciskajām vidēm. Šie uzņēmumi izceļas ar ātru izvietošanu, savienojamību un uzlabotām analītikas iespējām.

Saskaņā ar IDC, robota inteliģences tirgus IIoT jomā gaidāms, ka līdz 2025. gadam piedzīvos divciparu izaugsmi, ko veicina nepieciešamība pēc zema latentuma analītikas, datu suverenitātes un operatīvās izturības. Stratēģiskās partnerības, ekosistēmas attīstība un vertikāli specifiski risinājumi ir galvenie konkurētspējīgi faktori, kas veido tirgus trajektoriju.

Tirgus izaugsmes prognozes (2025–2030): CAGR, ieņēmumi un apjoma analīze

Tirgus robota inteliģencei Industrijas IoT (IIoT) ir gatava spēcīgai izplešanos 2025. un 2030. gadā, ko veicina pieaugoša pieprasījuma pēc reāllaika analītikas, samazināta latentuma un uzlabotas operatīvās efektivitātes visās ražošanas, enerģētikas un loģistikas nozarēs. Saskaņā ar Gartner prognozēm globālais robota skaitļošanas tirgus — kas pamatojas uz robota inteliģenci — sasniegs 317 miljardus ASV dolāru līdz 2026. gadam, un IIoT lietojumprogrammas veidos ievērojamu daļu no šīs izaugsmes.

Nozares specifiskās analīzes liecina, ka IIoT segmentam robota inteliģence pieaugs ar salikto gadskārtējo izaugsmes ātrumu (CAGR) aptuveni 22% no 2025. līdz 2030. gadam. Šis paātrinājums tiek saistīts ar pieslēgto ierīču proliferāciju, AI virzītas analītikas pieņemšanu pie malas un nepieciešamību pēc decentralizētas lēmumu pieņemšanas misijas kritiskās vidēs. IDC prognozē, ka līdz 2027. gadam vairāk nekā 50% no jauniem uzņēmumiem izvēršot infrastruktūru tiks izvietoti pie malas, nevis korporatīvajās datu centrā, tādējādi turpinot tirgus impulsu.

Ieņēmumu analīze norāda, ka globālais robota inteliģences tirgus IIoT līdz 2030. gadam pārsniegs 15 miljardus ASV dolāru, pieaugot no aptuveni 5,5 miljardiem ASV dolāru 2025. gadā. Šis pieaugums tiek atbalstīts ar investīcijām no nozīmīgu rūpniecības spēlētājiem un tehnoloģiju piegādātājiem, tostarp Siemens, Honeywell un Cisco, kuri paplašina savu robota AI portfeli, lai apmierinātu nozarēs specifiskas prasības, piemēram, prognozējošai apkopei, kvalitātes kontrolei un enerģijas optimizācijai.

Attiecībā uz apjomu malas aktivizēto IIoT ierīču skaits gaidāms, ka pieaugs no aptuveni 1,2 miljardiem vienību 2025. gadā līdz vairāk nekā 2,8 miljardiem vienību līdz 2030. gadam, kā ziņots Statista. Šī ierīču proliferācija būs īpaši izteikta diskretajā ražošanā, naftas un gāzes nozarē un komunalajos pakalpojumos, kur reāllaika datu apstrāde pie malas ir kritiska drošībai un produktivitātei.

Kopumā 2025.–2030. gads iezīmēs transformācijas posmu robota inteliģencē IIoT, raksturots ar divciparu CAGR, vairāku miljardu dolāru ieņēmumu iespējām un eksponenciālu ierīču izvietošanu, jo uzņēmumi prioritizē mistiskus risinājumus, lai atklātu jaunas efektivitātes un biznesa modeļus.

Reģionālā analīze: Ziemeļamerika, Eiropa, Āzija un Klusā okeāna reģions, kā arī pārējā pasaule

Reģionālā ainava robota inteliģencei Industrijas IoT (IIoT) ir veidota dažādu digitālās infrastruktūras, rūpnieciskās automatizācijas brieduma un regulējošu vidi līmeņu dēļ visā Ziemeļamerikā, Eiropā, Āzijā un Klusā okeāna reģionā un Pārējā pasaulē (RoW). 2025. gadā šīs atšķirības gaidāmas, lai radītu atšķirīgas pieņemšanas tendences un tirgus izaugsmes trajektorijas.

• Ziemeļamerika: Šī reģiona līderība robota inteliģences pieņemšanā IIoT turpinās, ko veicina modernizētas ražošanas nozares, ievērojamas investīcijas AI un robota skaitļošanā, kā arī spēcīgu tehnoloģiju piegādātāju ekosistēma. ASV, it īpaši, gūst labumu no agrīnām izvietošanām automobiļu, naftas un gāzes un aviācijas nozarē. Saskaņā ar Starptautiskās datu korporācijas (IDC) datiem līdz 2025. gadam Ziemeļamerika gaidāms, ka nodrošinās vairāk nekā 35% no globālajiem izdevumiem par robota inteliģenci IIoT, koncentrējoties uz reāllaika analītiku, prognozējošu apkopi un kiber drošību.
• Eiropa: Eiropas robota inteliģences tirgu virza Industrijas 4.0 iniciatīvas, stingras datu aizsardzības regulas (piemēram, GDPR) un spēcīga uzsvars uz enerģijas efektivitāti un ilgtspējību. Vācijai, Francijai un Lielbritānijai ir lielākais pieprasījums, izmantojot robota inteliģenci gudrajās rūpnīcās un piegādes ķēdes optimizācijā. Eurostat dati norāda uz pieaugošām investīcijām digitālajā infrastruktūrā, Eiropas Savienībai mērķējot uz ievērojamu izaugsmi rūpnieciskajā AI un robota izvietošanā, ko atbalsta digitālā Eiropa.
• Āzija un Klusā okeāna reģions: Šajā reģionā notiek visstraujākā izaugsme, ko veicina strauja industrializācija, valdības internetizācijas programmas un 5G tīklu paplašināšanās. Ķīna, Japāna un Dienvidkoreja ir priekšplānā, un Ķīnas “Made in China 2025” politika paātrina gudro ražošanas un robota AI integrāciju. Gartner prognozē, ka Āzija un Klusā okeāna reģions piedzīvos salikto gadskārtējo izaugsmes ātrumu (CAGR) virs 20% robota inteliģencē IIoT līdz 2025. gadam, ko virza elektrotehniskā, automobiļu un smagā aparatūra.
• Pārējā pasaule (RoW): Pagājušās reģionos, piemēram, Latīņamerikā, Vidējos austrumos un Āfrikā, pieņemšana ir salīdzinoši jauna, bet pieaug, ko atbalsta investīcijas rūpnieciskās modernizācijas un savienojamības jomā. Izaicinājumi ietver ierobežotu digitālo infrastruktūru un prasmju trūkumvu, bet sākotnējie projekti ieguves, enerģētikas un lauksaimniecības nozarē parādās. Saskaņā ar Starptautisko telekomunikāciju savienību (ITU), pastāvīgi uzlabojot platjoslas piekļuvi un mākoņu- malas integrāciju, gaidāms, ka IIoT robota inteliģences pieņemšana šajos tirgos pakāpeniski palielināsies.

Kopumā, kamēr Ziemeļamerika un Eiropa vadā nodibinātos izvietojumos, Āzija un Klusā okeāna reģions ir gatavi virzīt nākamo izaugsmes vilni, kamēr Pārējā pasaule piedāvā ilgtermiņa potenciālu, jo pamata infrastruktūra attīstās.

Izaicinājumi, riski un jaunas iespējas

Robota inteliģence Industrijas IoT (IIoT) strauji transformē ražošanas, enerģētikas un loģistikas nozarēs, ļaujot reāllaika datu apstrādi un lēmumu pieņemšanu datu ģenerēšanas avotā vai tuvumā. Tomēr, pieaugot pieņemšanai 2025. gadā, nozare saskaras ar sarežģītu izaicinājumu, risku un jaunu iespēju ainavu.

Izaicinājumi un riski

• Datu drošība un privātums: Ar jutīgajiem operatīvajiem datiem, kas tiek apstrādāti pie malas, palielinās kiberuzbrukumu un datu noplūdes risks. Daudzas IIoT ierīces trūkst robustu drošības protokolu, padarot tās neaizsargātas pret draudiem, piemēram, izspiedējvīrusiem un nesankcionētu piekļuvi. Saskaņā ar IBM, vidējais datu noplūdes izmaksas rūpniecības nozarēs joprojām pieaug, uzsverot nepieciešamību pēc uzlabotām malas drošības risinājumiem.
• Savienojamība un standarta izveide: IIoT ekosistēma ir ļoti fragmentēta, ar dažādām aparatūras, programmatūras un komunikācijas protokoliem. Šīs standarta trūkums sarežģī integrāciju un mērogojamību, kā norāda Gartner, kurš norāda, ka savienojamība paliek kā galvenais barjeras plaši pieņemta robota inteliģences izvietojuma.
• Resursu ierobežojumi: Malas ierīcēm bieži ir ierobežota apstrādes jauda, atmiņa un enerģijas resursi. Uz šo ierīču lokāli palaižot uzlabotus AI modeļus, var rasties veiktspējas šaurā vieta un papildu apkopes izmaksas, kā ziņots IDC.
• Pārvaldības sarežģītība: Tūkstošiem izkliedētu malas mezglu pārvaldība, atjaunināšana un uzraudzība ir nozīmīgs operatīvas izaicinājums. Vides nodrošināšana ar konsekventu veiktspēju un drošību ģeogrāfiski izkliedētās aktīvās vienībās prasa sarežģītus orķestrācijas rīkus, kā norāda Accenture.

Jaunās iespējas

• AI vadīta prognozējoša apkope: Robota inteliģence ļauj reāllaika aprīkošanas uzraudzību un prognozējošo analītiku, samazinot dīkstāves un apkopes izmaksas. Siemens ziņo, ka prognozējoša apkope, ko nodrošina robota AI, var samazināt neplānotu dīkstāvi līdz pat 50%.
• Decentralizēta lēmumu pieņemšana: Apstrādājot datus lokāli, robota inteliģence atbalsta ātrākus, autonomus lēmumus, kas ir kritiski svarīgi lietojumprogrammām, piemēram, robotikā, kvalitātes kontrolē un drošības sistēmās. ABB uzsver, ka decentralizētā inteliģence ir būtiska nākamās paaudzes gudrajiem fabrikām.
• Jauni biznesa modeļi: Robota aktivizētu IIoT attīstība virza pakalpojumu modeļus, piemēram, Iekārtu kā pakalpojumu (EaaS), ļaujot ražotājiem piedāvāt rezultātu balstītus līgumus un atkārtotas ieņēmumu plūsmas, kā analizējuši McKinsey & Company.

Nākotnes perspektīvas: stratēģiskie ieteikumi un investīciju prioritātes

Nākotnes perspektīvas robota inteliģencei Industrijas IoT (IIoT) veido paātrināta digitālā transformācija, pieaugoši datu apjomi un nepieciešamība pēc reāllaika lēmumu pieņemšanas tīkla malā. Kā ražotāji un rūpnieciskie operatori meklē veidus, kā optimizēt operācijas, samazināt latentumu un uzlabot drošību, investīcijas robota inteliģencē kļūst par galveno prioritāti 2025. gadā un turpmāk.

Galvenie stratēģiskie ieteikumi ieinteresētajām personām ietver:

• Prioritātes Mērogojamiem Malas Arhitektūrām: Rūpnieciskām uzņēmējdarbībām vajadzētu ieguldīt modulārās, mērogojamās robota skaitļošanas platformās, kas var apmierināt pieaugošas datu plūsmas un nepārtrauktās AI slodzes. Tas ļauj bez šuvju integrāciju ar esošajām operacionālajām tehnoloģijām (OT) un informācijas tehnoloģijām (IT) sistēmām, atbalstot nākotnes paplašināšanu un savienojamību (Gartner).
• Izvērsiet uzmanību AI vadītai prognozējošai apkopes: Resursu piešķiršana robota AI uz prognozējošo apkopi var ievērojami samazināt dīkstāvi un apkopes izmaksas. Apstrādājot sensoru datus lokāli, organizācijas var noteikt anomālijas un prognozēt iekārtu bojājumus reāllaikā, uzlabojot aktīvu uzticamību (IBM).
• Uzlabojiet kiber drošību pie malas: Ar pieslēgto ierīču proliferāciju malas mezgli kļūst pievilcīgi mērķi kiberuzbrukumiem. Investīcijas robustajās, aparatūrā balstītajās drošības un AI vadītajās draudu noteikšanas pretrobota inteliģenci ir kritiskas, lai aizsargātu jutīgus rūpnieciskos datus (Cisco).
• Izmantojiet partnerības un ekosistēmas: Sadarbība ar tehnoloģiju piegādātājiem, mākoņu pakalpojumu sniedzējiem un nozares apvienībām paātrina inovācijas un nodrošina pieeju jaunākajiem robota inteliģences risinājumiem. Stratēģiskās alianses var arī palīdzēt risināt savienojamības un standartu problēmas (Accenture).
• Investējiet darbinieku kvalifikācijas paaugstināšanā: Ar robota inteliģences risinājumu palielināšanos pieaugoša vajadzība pēc kvalificētiem speciālistiem AI, datu analītikā un kiber drošībā ir jūtama. Mērķtiecīgas apmācību un talantu attīstības programmas būs būtiskas, lai maksimizētu ROI no robota investīcijām (Deloitte).

Kopsavilkumā 2025. gada investīciju ainava robota inteliģencē IIoT tiks definēta ar mērogojamām arhitektūrām, AI virzītām lietojumprogrammām, robustu drošību, ekosistēmas sadarbību un darbinieku attīstību. Organizācijas, kas saskaņo savas stratēģijas ar šīm prioritātēm, ir gatavas gūt ievērojamus operatīvos un konkurences ieguvumus, kad robota inteliģence attīstīsies.

Avoti un atsauces

• Starptautiskā datu korporācija (IDC)
• NVIDIA
• IBM
• Microsoft
• Cisco
• Siemens AG
• Rockwell Automation
• Amazon Web Services (AWS)
• Google Cloud
• Litmus Automation
• Honeywell
• Statista
• Starptautiskā telekomunikāciju savienība (ITU)
• Accenture
• McKinsey & Company
• Deloitte