Diesel em queda: use IA para reduzir o custo por km

A média nacional do diesel nos EUA caiu 6,2 centavos, chegando a US$ 4,185 por galão numa semana de referência divulgada pela EIA. O detalhe que muita gente ignora é o mais importante: não foi um “soluço” do mercado. Naquele período, o diesel já acumulava queda de US$ 1,128 desde meados de novembro (com reduções em 16 de 19 semanas).

Most companies get this wrong: quando o combustível baixa, a reação típica é relaxar. Mantêm-se rotas, janelas, planejamento manual e renegociações no piloto automático. Só que queda de diesel não é “alívio”; é janela de otimização. Quem usa IA no transporte e logística consegue transformar volatilidade em vantagem operacional — reduzindo custo por km, melhorando OTIF e tomando decisões mais rápidas sobre malha, frota e contratação.

A seguir, vou ligar os pontos entre preço do diesel, gestão de frota e o que a IA faz na prática para capturar valor agora (e proteger margem quando o combustível voltar a subir).

Por que a queda do diesel não reduz custo automaticamente

A queda do diesel só vira economia real quando o seu sistema de transporte consegue converter preço em decisão. O preço muda hoje; a sua operação muda quando?

Em muitas empresas, o custo de combustível está “embutido” em:

• rotas fixas por hábito (“sempre foi assim”)
• tabelas estáticas de frete e gatilhos de reajuste lentos
• consolidação de carga feita por planilhas
• planejamento que não reage a trânsito, filas, restrições e comportamento real do motorista

Resposta direta: combustível mais barato diminui a pressão, mas não corrige ineficiências. Se a rota tem 12% de desvio, se há retorno vazio alto, se o agendamento causa espera, se o veículo está subutilizado… o diesel cair não resolve.

O erro mais caro: tratar combustível como variável isolada

Combustível é só uma linha do custo. O que decide margem é o custo total de transporte, composto por:

• km rodado (planejado vs. real)
• tempo parado (docas, filas, janelas ruins)
• retorno vazio e reposicionamento
• multas, pedágios, horas extra
• manutenção e desgaste por condução e rota

Quando o diesel cai, a tendência é focar na economia por litro. Só que, na prática, o maior ganho costuma vir de reduzir km inútil e tempo improdutivo — e isso é um problema de dados, otimização e execução.

Oportunidade de dezembro: otimizar na alta demanda (sem perder serviço)

Estamos em dezembro, período em que muitas operações no Brasil e em mercados globais sentem:

• picos de demanda do varejo e do e-commerce
• pressões de SLA (entrega antes de recesso/feriados)
• mais restrições urbanas e congestionamentos
• maior risco de exceções (faltas, atrasos, lotação de CD)

Resposta direta: queda do diesel durante um período de estresse operacional é o momento ideal para ajustar a malha com menor “custo de erro”. Se você vai mexer em rotas, janelas e consolidação, fazer isso quando o combustível está mais baixo reduz o impacto de tentativa e ajuste — e aumenta a tolerância interna para testar melhorias.

O que a IA faz aqui (na prática)

A IA aplicada ao transporte não é “fazer relatório bonito”. Em operações maduras, ela atua em três camadas:

1. Previsão (forecast): estima volume, perfil de pedidos, capacidade necessária e risco de ruptura de SLA.
2. Otimização (prescrição): propõe rotas, sequenciamento, consolidação, alocação de frota e regras de contratação.
3. Execução (controle): reage a eventos em tempo real (atraso, trânsito, recusa, fila) e replaneja.

Se a sua operação está num TMS básico ou num planejamento manual, a queda do diesel até aparece no DRE, mas o salto de eficiência fica na mesa.

3 maneiras de “usar” diesel mais barato para ganhar margem com IA

A queda do diesel cria espaço para decisões que antes pareciam caras. Aqui vão três ações objetivas — e como a IA ajuda.

1) Replanejar rotas para reduzir km real (e não só o planejado)

Resposta direta: o ROI não vem do menor preço do litro; vem de rodar menos e rodar melhor.

Com IA e dados de telemetria/roteirização, dá para atacar:

• desvio de rota (motorista “encurta” por caminhos ruins, ou evita pedágio sem critério)
• sequenciamento de entregas (ordem que reduz retorno e melhora janela)
• restrições reais (rodízio, ZMRC, peso/altura, horários de descarga)

Um bom otimizador considera múltiplas variáveis ao mesmo tempo: custo, tempo, risco de atraso e capacidade. Resultado típico: menos km, menos reentregas e menos tempo parado.

2) Ajustar a estratégia de contratação (spot vs. contratos) com base em custo total

Resposta direta: combustível em queda muda o “piso” do mercado, mas sua decisão não pode ser só preço de frete.

Com IA, você consegue decidir com mais segurança:

• quais rotas devem ficar com frota própria (quando compensa)
• onde contratos fazem sentido (estabilidade e SLA)
• onde spot é vantagem (flexibilidade e custo em picos)

Além disso, modelos preditivos ajudam a estimar probabilidade de atraso por transportadora, risco de cancelamento e variação de lead time por corredor. Isso evita o clássico “frete barato que sai caro” em dezembro.

3) Otimizar janelas e docas para cortar tempo parado (o custo invisível)

Resposta direta: tempo parado consome combustível, diária, hora extra e ainda destrói produtividade.

A IA consegue cruzar:

• histórico de tempo de carga/descarga
• ocupação de docas por horário
• performance por cliente/loja/CD
• impacto de antecipação/atraso na rota seguinte

E sugerir:

• melhores janelas de agendamento
• regras de priorização (ex.: perecíveis, alto valor, risco de ruptura)
• ajustes de rota que reduzem filas sem perder o SLA

Muita empresa busca economia no diesel enquanto perde dinheiro em espera. Eu prefiro atacar o gargalo: gente e caminhão parados.

Como lidar com a volatilidade do combustível sem virar refém dela

O diesel cai, sobe, estabiliza, volta a subir. O ponto é criar uma operação que não dependa de “adivinhar o mercado”.

Resposta direta: você precisa de um modelo de transporte que se adapta em dias, não em trimestres.

Um modelo simples de governança (que funciona)

Se eu tivesse que recomendar um “mínimo viável” de gestão inteligente para 2026, seria:

• Revisão semanal de indicadores: custo por km, km vazio, OTIF, tempo parado, ocupação média
• Replanejamento dinâmico quando ocorrerem gatilhos (ex.: pico de pedidos, ruptura de frota, aumento de filas, mudança forte de combustível)
• Simulações (“what-if”) antes de mudar regra de negócio

A IA entra como motor dessas simulações. Em vez de discutir opinião, você discute cenários: “Se eu mudar a janela do cliente X em 1h, quanto cai meu tempo parado? E o OTIF?”

Perguntas que sua operação deveria responder em minutos

Se hoje isso leva dias, você tem um bom caso para automação com IA:

• Quais rotas estão com maior km rodado acima do planejado?
• Onde o retorno vazio está piorando e por quê?
• Quais clientes geram mais tempo de espera?
• Qual transportadora entrega no prazo, mas com custo total maior (reentrega, fila, baixa ocupação)?
• Onde vale criar milk run ou pontos de consolidação?

Checklist rápido para capturar economia já (próximos 30 dias)

Resposta direta: você não precisa “transformar tudo” para ganhar. Mas precisa agir com disciplina.

1. Mapeie seus top 20 corredores (por custo ou volume) e calcule custo por km e OTIF por corredor.
2. Separe o que é custo inevitável do que é desperdício: km vazio, desvio, fila, reentrega.
3. Implemente regras de roteirização que reflitam realidade (restrições, janelas, tempos de descarga).
4. Crie um painel único (TMS + telemetria + pedidos) para comparar planejado vs. executado.
5. Rode simulações quinzenais: frota própria vs. terceiros, consolidação, mudança de janela.

Se você já tem dados, a IA acelera o ciclo. Se não tem, o primeiro ganho é colocar rastreabilidade básica para parar de decidir “no escuro”.

O que isso tem a ver com a série “IA no Transporte e Logística”

Esta série existe por um motivo: logística não melhora só com esforço; melhora com método, dados e decisão rápida. A queda do diesel reportada pela EIA é um lembrete de que o mercado muda o tempo todo — e sua operação precisa acompanhar.

Resposta direta: quando o combustível cai, a IA ajuda você a capturar eficiência; quando o combustível sobe, a IA ajuda você a proteger margem. Em ambos os casos, a vantagem vem de otimização contínua.

Se a sua equipa quer transformar variação de combustível em resultado (e não apenas “sentir menos dor”), o próximo passo é simples: medir o que importa, automatizar o planejamento e fechar o loop com execução.

Você está a usar o diesel mais barato para apenas “respirar”, ou para redesenhar a operação enquanto há espaço para melhorar?