メキシコにおける再生可能エネルギーサプライチェーンのためのIoT・クラウドセンシングシステムのセキュリティ確保

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:The fuzzy pairwise comparison methodology and expert dataset provide a replicable approach for studying constraints in renewable energy IoT systems.

🏢実務担当者:Supply chain and renewable energy managers can use the identified constraints to prioritize cybersecurity measures in IoT deployments.

🏛政策担当者:Policymakers should consider cybersecurity standards and infrastructure resilience as key enablers for renewable energy supply chains.

README.md データセットタイトル 「メキシコからのエビデンス：再生可能エネルギーサプライチェーンの実現可能性のためのIoT–クラウドセンシングシステムのセキュリティ確保」に関するデータセット 一般説明 このリポジトリには、以下のタイトルの研究で使用された専門家評価データセットが含まれています： 「メキシコからのエビデンス：再生可能エネルギーサプライチェーンの実現可能性のためのIoT–クラウドセンシングシステムのセキュリティ確保」 このデータセットは、メキシコの再生可能エネルギーサプライチェーンにおけるセキュアなIoT–クラウドセンシングシステムに影響を与える実装制約の分析を支援します。データは、再生可能エネルギーシステム、ロジスティクス、サプライチェーンマネジメント、クラウドコンピューティング、IoTシステム、サイバーセキュリティ、およびデジタルインフラストラクチャの背景を持つ専門家から収集されました。 リポジトリの内容 ペアワイズ比較データ.xlsx このリポジトリには、15名の分野専門家から収集したファジィペアワイズ比較評価を含むExcelワークブックが含まれています。 このワークブックは2つのシートで構成されています： シート1 — 最良対その他比較 このシートには、ファジィペアワイズ比較を用いた、最良（最も重要）な制約に対する残りの制約の優先度が含まれています。 シート2 — その他対最悪比較 このシートには、ファジィペアワイズ比較を用いた、最悪（最も重要でない）な制約に対する残りの制約の優先度が含まれています。 各列は、1人の専門家による評価を表しています。 専門家パネルの説明 このデータセットは、再生可能エネルギーシステム、サプライチェーン分析、ロジスティクス業務、クラウドコンピューティング、IoTシステム、サイバーセキュリティ、デジタルインフラストラクチャ、および産業工学における学術的および専門的経験を持つ15名の専門家からなる学際的デルファイパネルから収集した評価を用いて作成されました。パネルには、研究者、ロジスティクスマネージャー、クラウドシステムエンジニア、サイバーセキュリティ専門家、再生可能エネルギープロジェクトマネージャー、デジタルトランスフォーメーション専門家、および9年から18年の経験を持つ運用スーパーバイザーが含まれていました。専門家の学歴は学士号から博士号までの範囲でした。 言語スケール ファジィペアワイズ比較プロセスでは、以下の言語表現と対応する三角ファジィ数（TFN）が使用されました。 言語用語 略語 TFN 等しく重要 EI (1, 1, 1) 弱く重要 WI (2/3, 1, 3/2) かなり重要 FI (3/2, 2, 5/2) 非常に重要 VI (5/2, 3, 7/2) 絶対的に重要 AI (7/2, 4, 9/2)   データ使用上の注意 このデータセットは、学術および研究目的のみを意図しています。 専門家の身元および個人を特定できる情報は削除されています。 このデータセットは、研究結果の再現性と透明性を支援します。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

README.md Dataset Title Dataset for “Securing IoT–Cloud Sensing Systems for Viable Renewable Energy Supply Chains: Evidence from Mexico” General Description This repository contains the expert evaluation dataset used in the study entitled: “Securing IoT–Cloud Sensing Systems for Viable Renewable Energy Supply Chains: Evidence from Mexico” The dataset supports the analysis of implementation constraints affecting secure IoT–cloud sensing systems in renewable energy supply chains in Mexico. The data were collected from experts with backgrounds in renewable energy systems, logistics, supply chain management, cloud computing, IoT systems, cybersecurity, and digital infrastructure. Repository Contents Pairwise comparison data.xlsx The repository contains an Excel workbook including fuzzy pairwise comparison evaluations collected from 15 domain experts. The workbook consists of two sheets: Sheet 1 — Best-to-Others Comparisons This sheet contains the degree of preference of the best (most important) constraint over the remaining constraints using fuzzy pairwise comparisons. Sheet 2 — Others-to-Worst Comparisons This sheet contains the degree of preference of the remaining constraints over the worst (least important) constraint using fuzzy pairwise comparisons. Each column represents the evaluations provided by one expert. Expert Panel Description The dataset was developed using evaluations collected from a multidisciplinary Delphi panel consisting of 15 experts with academic and professional experience in renewable energy systems, supply chain analytics, logistics operations, cloud computing, IoT systems, cybersecurity, digital infrastructure, and industrial engineering. The panel included researchers, logistics managers, cloud systems engineers, cybersecurity specialists, renewable energy project managers, digital transformation professionals, and operations supervisors with experience ranging from 9 to 18 years. The educational backgrounds of the experts ranged from B.Sc. to Ph.D. levels. Linguistic Scale The following linguistic expressions and corresponding triangular fuzzy numbers (TFNs) were used in the fuzzy pairwise comparison process. Linguistic Term Abbreviation TFN Equally Important EI (1, 1, 1) Weakly Important WI (2/3, 1, 3/2) Fairly Important FI (3/2, 2, 5/2) Very Important VI (5/2, 3, 7/2) Absolutely Important AI (7/2, 4, 9/2)   Data Usage Notes The dataset is intended exclusively for academic and research purposes. Expert identities and personally identifiable information have been removed. The dataset supports the reproducibility and transparency of the study findings.

• Zenodo https://zenodo.org/records/20149319first seen 2026-05-14 21:31:20 · last seen 2026-05-17 04:15:07