Eventhacker

Pilot · Simulation · Venue Operations

Cologne Night Live Simulator

Was passiert, wenn 300 Gäste früher kommen, zwei Leute an der Bar ausfallen, die Garderobe überläuft oder der Headliner 45 Minuten später beginnt?

Der Cologne Night Live Simulator soll Veranstaltungsnächte als dynamisches System abbilden. Statt einzelne Zahlen isoliert zu betrachten, verbindet das Modell Gästeaufkommen, Personal, Bar, Technik, Kosten, Wartezeiten, Zwischenfälle und Programmablauf auf einem gemeinsamen Zeitstrahl.

Ziel ist nicht, die Realität perfekt vorherzusagen. Ziel ist, mögliche Engpässe, Wechselwirkungen und wirtschaftliche Folgen vorher sichtbar und vergleichbar zu machen.

Illustration des Cologne Night Live Simulator mit Kölner Nachtleben und Dom
KI-generierte Illustration zur Visualisierung der Projektidee.
Pilotfrühe Entwicklungsphase
Kalibrierungmit echten Veranstaltungsdaten geplant
Keine Fake-Live-Datenillustrative Modellbeschreibung
Gamenet 2027Simulator plus Game-Prototyp

Zwei Produkte, eine Grundlage

Die Roadmap trennt den operativen Simulator bewusst vom späteren Game. Beide teilen sich eine technische Grundlage, richten sich aber an unterschiedliche Nutzer und sollen sich in der Oberfläche klar anders anfühlen.

Produkt 1

Night Live Simulator

Ein praxisorientiertes Werkzeug für Clubs, Venues und Veranstalter. Im Fokus stehen Planung, Analyse, Training, Personal, Bar-Kapazität, Zwischenfälle, Kosten, Umsatz und Szenariovergleich.

  • reale Veranstaltungsabläufe
  • Kalibrierung mit Pilotdaten
  • keine Game-Mechanik nötig
  • operative Entscheidungsunterstützung
Produkt 2

Night Live Game

Ein späteres spielbares Game auf Basis der Simulationsgrundlage. Es kann Geschichten, Avatare, Rollen, Entscheidungen, Konsequenzen, Atmosphäre und Story-Arcs über mehrere Nächte nutzen.

  • spielbare Nächte
  • fiktionalisierte Personen und Venues
  • Story-Events mit Folgen
  • Economy, Reputation und Gästezufriedenheit

Shared Nightlife Simulation Engine

Simulator und Game sollen nicht als zwei voneinander getrennte Codebasen entstehen. Die gemeinsame Engine besitzt das Modell der Eventnacht, wiederholbare Simulationsläufe, Logging und Replay. Simulator und Game können dieselbe Domäne nutzen, aber unterschiedlich präsentieren.

Night Live Simulator

Planung, Analyse, Szenarien, Training und Venue-Betrieb.

Night Live Game

Story, Gameplay, Avatare, Entscheidungen und Konsequenzen.

Gemeinsame Domänenobjekte

  • venue
  • event
  • timeline
  • guest_flow
  • staff
  • bar
  • incident
  • story_event
  • economy
  • scenario
  • simulation_run

Warum simulieren?

Eine Veranstaltungsnacht besteht aus vielen voneinander abhängigen Entscheidungen. Mehr Gäste bedeuten nicht automatisch mehr Gewinn. Eine volle Bar kann zum Engpass werden. Zu wenig Personal erzeugt Wartezeiten, zu viel Personal erhöht die Kosten. Verzögerungen im Programm verändern Besucherströme, Garderobe, Tür, Bar und Technik gleichzeitig.

Genau diese Wechselwirkungen sollen im Simulator sichtbar werden.

Fragen, die das Modell untersuchbar machen soll

  • Was passiert, wenn 30 % der Gäste innerhalb von 20 Minuten eintreffen?
  • Ab wann wird die Bar zum Flaschenhals?
  • Wie verändern sich Wartezeiten bei einer Person weniger im Service?
  • Welche Wirkung hat ein späterer Programmbeginn?
  • Wie robust ist die Planung bei unerwarteten Zwischenfällen?
  • Welche Konfiguration erzeugt weniger Stress bei vergleichbarem Ergebnis?

Eine Nacht ist kein Excel-Snapshot

Gäste kommen, bestellen, bewegen sich durch die Venue, warten, gehen wieder, Personal wechselt Aufgaben und Programmpunkte verändern die Dynamik. Der Simulator soll diese Abläufe zeitabhängig abbilden, damit nicht nur Endergebnisse, sondern auch kritische Phasen einer Nacht sichtbar werden.

20:00Einlass
21:00Ankunft steigt
23:30Peak Eingang
00:15Bar-Peak
01:00Headliner
03:30Zweiter Bar-Peak
05:00Letzte Runde
06:00Close

Was wird simuliert?

Gäste

  • erwartete Besucherzahl
  • Ankunftsverteilung
  • Aufenthaltsdauer
  • Bewegungen in der Venue
  • Bestellverhalten
  • Abwanderung bei langen Wartezeiten

Personal

  • Bar
  • Einlass
  • Garderobe
  • Security
  • Technik
  • Runner / Springer

Bar & Kapazität

  • Anzahl Stationen
  • Bediengeschwindigkeit
  • Bestellungen pro Zeiteinheit
  • durchschnittlicher Bon
  • Wartezeiten
  • Überlastung

Programm & Technik

  • Doors
  • Running Order
  • DJ-/Live-Slots
  • Umbauzeiten
  • Verzögerungen
  • technische Zwischenfälle

Wirtschaftlichkeit

  • Eintritt
  • Barumsatz
  • Personal
  • Technik
  • Künstler
  • Fixkosten und variable Kosten

Zwischenfälle

  • Personalausfall
  • verspäteter Artist
  • Technikproblem
  • schwankender Gästeandrang
  • Kapazitätsengpass
  • zusätzliche Security-Situation

Szenarien statt Bauchgefühl

Der Simulator soll mehrere Varianten derselben Nacht vergleichbar machen. Verglichen werden sollen nicht nur Umsatz und Kosten, sondern auch Wartezeit, überlastete Zeitfenster, Personalauslastung, verlorene Bestellungen, Peak-Auslastung und resultierende Marge.

Szenario A
  • 450 Gäste
  • 4 Personen Bar
  • früher Peak
Szenario B
  • 450 Gäste
  • 5 Personen Bar
  • gleiche Nachfrage
Szenario C
  • 520 Gäste
  • 5 Personen Bar
  • Headliner +30 Minuten
maximale Wartezeit überlastete Zeitfenster geschätzte verlorene Bestellungen
Geplant

Monte-Carlo-Modell

Eine Veranstaltungsnacht läuft nie exakt wie geplant. Deshalb soll der Simulator später nicht nur einen einzelnen Ablauf berechnen, sondern viele leicht unterschiedliche Varianten derselben Nacht durchspielen.

Ein Monte-Carlo-Modell kann Ankunftszeit, Bestellverhalten, Aufenthaltsdauer oder Zwischenfälle innerhalb definierter Grenzen variieren. Aus einer einzelnen Prognose wird dadurch eine Verteilung möglicher Ergebnisse.

Wichtig

Hier werden keine künstlichen Produktivwerte angezeigt. Belastbare Bereiche ergeben erst Sinn, wenn das Modell mit realen Venue-Daten kalibriert wurde.

Simulation wird erst durch echte Nächte interessant

Das Modell soll mit realen Veranstaltungsdaten kalibriert werden. Der Pilot muss auch mit kleinen, unvollständigen Datensätzen funktionieren können, weil nicht jede Venue ein vollständig digitalisiertes System besitzt.

  • Ticket-/Einlasszahlen
  • POS-/Bar-Umsätze
  • Zeitstempel von Bestellungen
  • Schichtpläne
  • Veranstaltungszeitplan
  • dokumentierte Zwischenfälle
  • Besucherzählung
  • Sensor- und Monitoring-Daten

Storymaterial für das spätere Game

Echte Nightlife-Geschichten können als strukturierte, anonymisierbare Story-Events gesammelt werden. Die Roadmap erzwingt noch keine starre Game-Mechanik. Zuerst soll das Material so erfasst werden, dass daraus später Szenarien, Entscheidungen und Folgen entstehen können.

  • Bollwerk-Team
  • Veranstalter
  • Bar
  • Einlass
  • Technik
  • Security
  • Artists
  • Gästeerlebnisse

Beispielstruktur

title: Headliner kommt zu spät
category: artist
trigger: 00:30
impact:
  guest_flow: high
  bar: medium
  staff: medium
  program: high
choices:
  - wait
  - move_support_act
  - extend_dj_set

Für wen?

Clubs & Venues

Kapazität, Personal und Ablauf vor einer Nacht testen.

Veranstalter

Szenarien vergleichen, bevor Entscheidungen teuer werden.

Eventtechnik

Auswirkungen von Running Order, Umbauten und Störungen nachvollziehen.

Forschung / Ausbildung

Veranstaltungsbetrieb als dynamisches Gesamtsystem untersuchen.

Was der Simulator nicht sein soll

Er soll

  • Annahmen transparent machen
  • Szenarien vergleichbar machen
  • Engpässe sichtbar machen
  • Diskussionen mit Daten unterstützen

Er soll nicht

  • reale Sicherheitsplanung ersetzen
  • behördliche Auflagen bewerten
  • individuelle Personen bewerten
  • exakte Besucherreaktionen versprechen

Roadmap bis Gamenet 2027

Der Zielmeilenstein ist eine präsentierbare und spielbare Fassung: ein nutzbarer Simulator, ein spielbarer Vertical Slice, mindestens eine konsistente Venue, mehrere Nacht-Szenarien, anonymisiertes Storymaterial und stabiles Demo-Material für eine öffentliche Präsentation.

Phase 1

Grundlagen / Simulator

  • Datenmodell für Event-Nacht
  • Event-Zeitstrahl
  • Gäste, Personal und Bar
  • Kosten / Umsatz
  • Zwischenfälle und erste Szenarien
Phase 2

Pilot mit echten Daten

  • echte Veranstaltungsdaten sammeln
  • Bollwerk als mögliche Pilotlocation
  • Stories und typische Situationen sammeln
  • Modell kalibrieren
  • Replay-/Timeline-Ansicht
Phase 3

Simulation Engine

  • stochastische Parameter
  • Monte-Carlo-Läufe
  • Agenten und Entitäten
  • API / Engine entkoppeln
  • Seeds, Logging und Replay
Phase 4

Game Prototype

  • spielbarer Vertical Slice
  • eine Venue und eine Nacht
  • Rollen und Entscheidungen
  • Story-Events
  • Avatare und einfache Economy
Phase 5

Gamenet 2027 Build

  • nutzbarer Simulator
  • spielbarer Game-Prototyp
  • anonymisierte Nightlife-Stories
  • mehrere Nacht-Szenarien
  • stabile Demo und Präsentationsmaterial

Pilotpartner

Eine echte Nacht als Pilot simulieren?

Für die nächste Entwicklungsphase suchen wir reale Veranstaltungsdaten und Venues, an denen das Modell gegen echte Abläufe getestet werden kann. Auch unvollständige Daten sind interessant: Gästezahlen, Barumsätze, Schichtplan und ein grober Zeitplan können für einen ersten Vergleich bereits ausreichen.