Fr das strategische Management folgt die Bedeutung der Frhaufklrung aus der Tatsache, da in strategischen Entscheidungsprozessen der Zeitpunkt des Bedarfs zum Handeln hufig vor dem Zeitpunkt der Erkennung relevanter Einflugren liegt. Im zeitlichen Ablaufwerden die Einflugren zunehmend sichtbarer, aber der Handlungsspielraum zunehmend enger. Entscheidungsprozesse ber den Einsatz neuer Technologien sind ein Paradebeispiel hierftir. Die Frhaufklrung versucht, diesen zeitlichen Vorlauf zu nutzen und anhand der Frherkennung relevanter, aber im frhen Stadium eines Entscheidungsprozesses erst schwach erkennbarer Einflugren den Handlungsspielraum auszuschpfen. Bei der Gestaltung von Systemen zur Frhaufklrung werden daten- und modellorientierte Anstze unterschieden. Datenorientierte Anstze erfassen Merkmale oder Merkmalsgruppen in Form von Kennzahlen und Indikatoren sowie deren Aggregation z.B. bei Portfolio Anstzen, um Iststnde und zuknftige Entwicklungen eines Untersuchungsbereichs zu beschreiben bzw. abzuschtzen. Modellorientierte Anstze versuchen darber hinaus auch die Wechselwirkungen zwischen den relevanten Gren eines Untersuchungsbereichs anhand von Modellen zu erfassen und fr die Prognose der zuknftigen Entwicklung zu verwenden. Wichtige Modellierungsmethoden ftir das Umfeld von Unternehmen wie system dynamics versuchen, sowohl die ueren Einflsse auf einen Untersuchungsbereich als auch dessen in der Eigendynamik in Form rckgekoppelter Prozesse zu bestimmen. Dabei wird allerdings Regel angenommen, da die Zustnde und Wechselwirkungen realer Systeme durch metrisch skalierte Gren und deterministische Beziehungen dargestellt werden knnen. Diese Voraussetzungen sind hufig nicht erfllt.Jan-Peter Hazebrouck behandelt in der vorliegenden Arbeit das Problem der Modeliierung eines Untersuchungsbereichs zum Zweck der Frhaufklrung. Er erweitert in seiner Schrift vorhandene Modellierungsinstrumente fr dynamische Systeme um Konzepte der fuzzy logic.