Die Theorie der unscharfen Mengen gilt als geeignetes Instrument, um die Unsicherheit und Vagheit darzustellen die mit der Forschungs- und Entwicklungs (F&E)-Projektauswahl einhergeht. Eine Taxonomie der unscharfen quantitativen Ansätze der betrieblichen F&E-Projektauswahl gliedert die vorgestellten Ansätze in unscharfe Methoden der Nutzenermittlung, unscharfe Modelle der mathematischen Programmierung, unscharfe Simulationsmodelle und Heuristiken sowie unscharfe Ansätze der kognitiven Emulation und zeigt somit die vielfältigen Einsatzgebiete der Theorie der unscharfen Mengen im Bereich der F&E-Projektauswahl. Einen speziellen Fall der F&E-Projektauswahl, stellt die Projektauswahl in der Forschungsförderung dar. In der Europäischen Union (EU) erfolgt die Forschungsförderung durch die sogenannten Forschungsrahmenprogramme. Am Beispiel des sechsten Forschungsrahmenprogrammes der EU werden die Besonderheiten der Projektauswahl in der Forschungsförderung erläutert. Die große Anzahl an eingereichten F&E-Projektvorschlägen, die Vielfalt der Beurteilungskriterien und die unterschiedlichen Instrumente zur Durchführung erfordern ein Auswahlverfahren, das eine optimale F&E-Projektauswahl gewährleistet. Obwohl die Projektauswahl im 6. FRP ein komplexer Prozess ist, erfolgt sie ohne den Einsatz von entscheidungsunterstützenden quantitativen Modellen. Am Beispiel der F&E-Projektauswahl der National Natural Science Foundation of China (NSFC) und des Department of Industrial Technology (DoIT) in Taiwan wird hingegen gezeigt, dass der Einsatz von entscheidungsunterstützenden quantitativen Modellen im Rahmen der Forschungsförderung sowohl möglich als auch sinnvoll ist. Der Großteil der dort eingesetzten Modelle basiert auf der Theorie der unscharfen Mengen. Während im Rahmen der F&E-Projektauswahl in der Forschungsförderung primär unscharfe Methoden der Nutzenermittlung zur Entscheidungsunterstützung verwendet werden, stellen unscharfe Modelle der mathematischen Programmierung, unscharfe Simulationsmodelle, unscharfe Ansätze der kognitiven Emulation sowie unscharfe Ansätze der Entscheidungs- und Spieltheorie Potentiale dar, die bisher noch nicht ausgeschöpft wurden, deren Eignung jedoch im Rahmen der betrieblichen F&E-Projektauswahl bereits größtenteils unter Beweis gestellt wurde.

The fuzzy set theory is considered to be a proper instrument to depict the uncertainty and vagueness concerning r&d-project selection. A taxonomy of fuzzy quantitative approaches for r&d-project selection in the private sector shows the different fields of application of fuzzy set theory and is organized into fuzzy benefit measurement methods, fuzzy mathematical programming approaches, fuzzy simulation models and heuristics and fuzzy cognitive emulation. Project selection in research funding agencies is a special case of r&d-project selection. In the European Union (EU) research funding is carried out via the so called framework programmes. Using the example of the sixth framework programme the characteristics of project selection in research funding agencies are defined. Due to the numerousness of submitted proposals, the diversity of evaluation criteria and the wide range of instruments of implementation, there is a need for a project selection process, that guarantees optimal project selection. Although project selection in the sixth framework programme is a complex process, it takes place without decision support via quantitative models. Using the example of the r&d project selection in the National Natural Science Foundation of China (NSFC) and in the Department of Industrial Technology (DoIT) in Taiwan, it is demonstrated that the use of quantitative modelling approaches is possible and reasonable. The majority of the models used for r&d-project selection in the context of research funding is based on the fuzzy set theory, especially fuzzy benefit measurement methods. Although fuzzy mathematical programming, fuzzy simulation models, fuzzy cognitive emulation and fuzzy approaches in decision and game theory have not been used yet in the context of project selection in the research funding area, their applicability has already been shown and therefore their application in the research funding area represents possible future fields of study.