Konzeption eines Management Support Systems zur Frühaufklärung

F r das strategische Management folgt die Bedeutung der Fr haufkl rung aus der Tatsache, da in strategischen Entscheidungsprozessen der Zeitpunkt des Bedarfs zum Handeln h ufig vor dem Zeitpunkt der Erkennung relevanter Einflu gr en liegt. Im zeitlichen Ablaufwerden die Einflu gr en zunehmend sichtbarer, aber der Handlungsspielraum zunehmend enger. Entscheidungsprozesse ber den Einsatz neuer Technologien sind ein Paradebeispiel hierftir. Die Fr haufkl rung versucht, diesen zeitlichen Vorlauf zu nutzen und anhand der Fr herkennung relevanter, aber im fr hen Stadium eines Entscheidungsprozesses erst schwach erkennbarer Einflu gr en den Handlungsspielraum auszusch pfen. Bei der Gestaltung von Systemen zur Fr haufkl rung werden daten- und modellorientierte Ans tze unterschieden. Datenorientierte Ans tze erfassen Merkmale oder Merkmalsgruppen in Form von Kennzahlen und Indikatoren sowie deren Aggregation z.B. bei Portfolio- Ans tzen, um Istst nde und zuk nftige Entwicklungen eines Untersuchungsbereichs zu beschreiben bzw. abzusch tzen. Modellorientierte Ans tze versuchen dar ber hinaus auch die Wechselwirkungen zwischen den relevanten Gr en eines Untersuchungsbereichs anhand von Modellen zu erfassen und f r die Prognose der zuk nftigen Entwicklung zu verwenden. Wichtige Modellierungsmethoden ftir das Umfeld von Unternehmen wie system dynamics versuchen, sowohl die u eren Einfl sse auf einen Untersuchungsbereich als auch dessen in der Eigendynamik in Form r ckgekoppelter Prozesse zu bestimmen. Dabei wird allerdings Regel angenommen, da die Zust nde und Wechselwirkungen realer Systeme durch metrisch skalierte Gr en und deterministische Beziehungen dargestellt werden k nnen. Diese Voraussetzungen sind h ufig nicht erf llt. Jan-Peter Hazebrouck behandelt in der vorliegenden Arbeit das Problem der Modeliierung eines Untersuchungsbereichs zum Zweck der Fr haufkl rung. Er erweitert in seiner Schrift vorhandene Modellierungsinstrumente f r dynamische Systeme um Konzepte der fuzzy logic.