Infraestrutura também é transporte. Veja como o caso de Croydon mostra onde a IA melhora localização, acessos e rotas em armazéns urbanos.
IA e armazéns urbanos: o que Croydon ensina
A venda de um terreno industrial em Croydon, no sul de Londres, parece notícia de mercado imobiliário — e só. Só que há um detalhe que muita gente ignora: decisões de infraestrutura logística são decisões de transporte. O lugar onde um armazém nasce, o tipo de acesso rodoviário aprovado e até o uso temporário do pátio (como estacionamento de camiões) mudam custo, prazo, emissões e nível de serviço.
No dia 17/12/2025, a TT Group concluiu a venda do freehold de um terreno de 4,6 acres em Horatius Way para a Kennedy Wilson, após obter aprovação de planeamento (outline) para desenvolver até 115.000 ft² de espaço industrial flexível e leve. O projeto estimava um GDV até £50 milhões, com uma estratégia de vias que prevê um único ponto de entrada/saída. O local, antes ocupado pela BT (com cerca de 50.000 ft² de instalações desatualizadas), foi demolido em 2024 e está atualmente arrendado por três anos a um operador de estacionamento de camiões.
Este caso encaixa na série “IA no Transporte e Logística” porque mostra, na prática, um ponto que eu defendo: a IA não serve só para otimizar rotas depois que a operação existe; ela ajuda a desenhar a operação antes de ela nascer. A seguir, vou usar Croydon como estudo de caso para traduzir a lógica por trás de “bons armazéns” — e como aplicar IA para escolher locais, definir acessos, dimensionar pátio, prever tráfego e reduzir quilómetros vazios.
Infraestrutura é parte da rede logística (não um “ativo à parte”)
Resposta direta: um armazém urbano bem localizado reduz quilometragem, aumenta a taxa de entregas no prazo e protege a operação em picos sazonais — especialmente no inverno e no pós-Natal.
Croydon fica em Londres, um mercado onde o last mile é caro, congestionado e altamente regulado. Colocar até 115.000 ft² de área flexível num corredor industrial estabelecido (Imperial Way Strategic Industrial Area) — com vizinhos como Amazon e DHL — sinaliza algo importante: a procura por capacidade urbana e “mid box” continua forte porque a proximidade do consumidor ainda é a melhor forma de comprar tempo.
Aqui entra o primeiro “erro comum” em projetos logísticos: tratar imóvel e transporte como equipas separadas. Quando isso acontece, aparecem surpresas como:
- pátio que não comporta o fluxo real de camiões em horário de pico;
- entradas mal desenhadas que criam filas e multas;
- docas e turning radius incompatíveis com a frota;
- custos de última milha acima do previsto porque o “tempo de rua” foi subestimado.
A venda em Croydon só foi possível porque houve criação de valor com planeamento, demolição e ocupação temporária. Mas, do ponto de vista de logística, o valor maior está em outra coisa: transformar um terreno numa peça eficiente de rede.
O detalhe que manda no custo: a estratégia de acessos
Resposta direta: um único ponto de acesso pode maximizar área útil e simplificar controlo, mas aumenta risco de filas, incidentes e bloqueios; é um trade-off que precisa ser modelado.
O plano aprovado confirma uma estratégia de vias com entrada/saída única. Em termos imobiliários, isso ajuda a “fechar a conta” de cobertura do terreno e circulação interna. Em termos operacionais, a pergunta que interessa é: qual o impacto no tempo de espera do camião, no agendamento de docas e no risco de interrupção?
É aqui que a IA (e, de forma mais ampla, analytics) entra com força: não dá para decidir isso só com regra de bolso.
Como a IA melhora decisões de desenvolvimento logístico (antes do betão)
Resposta direta: a IA permite simular demanda, tráfego e capacidade do pátio para escolher o melhor desenho de armazém e acesso — reduzindo custo total de transporte, não só o CAPEX.
Quando um projeto passa de “terreno” para “operação”, as decisões ficam caras de reverter. Trocar uma via interna, aumentar área de espera ou criar um segundo gate pode ser impossível depois. Por isso, o melhor momento para usar IA é durante:
- seleção de local;
- desenho de acessos e circulação;
- dimensionamento de pátio e docas;
- definição de estratégia de transporte (frota própria vs. 3PL, janelas de entrega, consolidação).
1) Seleção de local guiada por rede (não por intuição)
Resposta direta: o “melhor local” é o que minimiza o custo total da rede, respeitando SLAs e restrições urbanas.
Em vez de escolher um terreno só por “proximidade de autoestrada” ou “preço por metro quadrado”, modelos de otimização de rede avaliam cenários como:
- mapas de calor de pedidos (por zona e por horário);
- tempos reais de viagem por período do dia;
- restrições (Zonas de Emissões, horários de carga/descarga, limitações para veículos);
- custo de mão de obra e competição local por motoristas.
A IA ajuda quando você tem múltiplos sinais (tráfego, pedidos, sazonalidade) e precisa encontrar a configuração que dá lucro com estabilidade.
2) Simulação de pátio e gates para reduzir filas
Resposta direta: filas de camiões são um custo escondido que aparece em demurrage, horas extras, falhas de SLA e conflitos com vizinhança.
O terreno de Horatius Way está arrendado a um operador de estacionamento de camiões (Park Your Truck), o que é um “sinal” interessante: há demanda por espaço de espera de camiões naquela área. Isso é informação operacional.
Um bom projeto usa isso a favor: se a região já “puxa” caminhões, o futuro armazém precisa prever:
- capacidade de staging (espera);
- agendamento dinâmico de docas;
- regras de prioridade (perecíveis, exportação, devoluções);
- plano de contingência para incidentes no gate único.
Com IA, dá para fazer what-if com base em dados históricos e metas de serviço:
- prever chegadas por hora (incluindo atrasos);
- estimar tempo de serviço por tipo de carga;
- simular filas no portão e no pátio;
- definir capacidade mínima para manter o tempo médio de espera abaixo de um limite (por exemplo, 20–30 minutos).
3) Roteirização e janelas de entrega desenhadas junto com o armazém
Resposta direta: roteirização boa depende do armazém certo — e o armazém certo depende do perfil de rotas.
A maioria das empresas tenta “consertar no TMS” o que foi decidido no imobiliário. Eu prefiro o caminho inverso: começar pelos padrões de entrega e retorno.
No pós-Natal (contexto de 21/12/2025), os volumes de devolução sobem, as cidades ficam congestionadas e as transportadoras operam no limite. Um armazém urbano bem desenhado, com capacidade de triagem e docas suficientes, reduz:
- quilómetros em vazio (melhor consolidação);
- entregas falhadas (janelas mais realistas);
- custo por entrega (mais paragens por rota sem estourar jornada).
Um modelo de IA pode ligar essas peças:
- entrada de pedidos → previsão de volume por zona
- volume por zona → número de rotas e frota necessária
- frota necessária → necessidade de docas, pátio, horários e gate capacity
O que este caso ensina sobre “valor” em logística (além do GDV)
Resposta direta: o valor logístico real é medido em custo por encomenda, OTIF e emissões por entrega — e isso pode (e deve) orientar o desenvolvimento.
O artigo fala em GDV até £50 milhões, que é uma métrica legítima para o investidor. Para o operador logístico, eu olharia três métricas de valor que mudam quando um projeto como este nasce:
- Custo total de transporte por expedição (inclui tempo de rua, reentregas, espera em doca, multas e pedágios).
- OTIF (On Time In Full) e taxa de falha na primeira tentativa.
- Emissões por entrega (mais importante em áreas urbanas e contratos com exigência ESG).
Um armazém “flexível” (como o aprovado em Croydon) também vale por outra razão: adaptação. Flexibilidade significa conseguir alternar mix de clientes e fluxos (e-commerce, B2B leve, peças, devoluções) sem refazer o imóvel. Na prática, isso reduz risco operacional.
Checklist prático para quem está planeando um armazém urbano
Resposta direta: use dados de transporte para orientar o projeto físico; depois valide com simulação.
Se você está a avaliar um terreno, uma expansão ou a contratação de um operador, este checklist evita decisões caras:
- Demanda: quais zonas concentram pedidos? Qual a sazonalidade (semanal e anual)?
- Tráfego: tempos por faixa horária (não só distância).
- Restrições urbanas: horários, limites de ruído, tipos de veículos permitidos.
- Gate & pátio: capacidade de espera e risco de fila no pico.
- Docas: quantidade e tipo (cross-dock, devoluções, carga fracionada).
- Agendamento: regras claras para inbound/outbound e penalidades.
- Integração IA + TMS/WMS: previsão de volume, roteirização, alocação de docas.
Eu gosto de uma regra simples: se você não consegue explicar como o desenho do armazém reduz minutos por entrega, está projetando às cegas.
Próximos passos: como transformar “projeto imobiliário” em vantagem de transporte
Croydon é um bom lembrete de que a cadeia logística é um ecossistema: investidor, desenvolvedor, ocupante, transportadora e cidade. Quando o armazém é pensado só como “metros quadrados”, a conta aparece no transporte, todos os dias.
Se a sua operação está a sentir o peso de congestionamento, janelas de entrega apertadas e custo por paragem a subir, o caminho mais rápido raramente é “comprar mais camiões”. Muitas vezes é rever a arquitetura da rede e usar IA para simular cenários: onde posicionar capacidade, como desenhar acessos, como agendar docas e como roteirizar com menos variabilidade.
A pergunta que fica para 2026 é direta: o seu próximo investimento em infraestrutura logística está a ser decidido com dados de transporte — ou só com preço do terreno e área construída?