IA na carga aérea: o que a AMI fez em Joanesburgo

A logística aérea tem um problema crónico: o aeroporto é, ao mesmo tempo, o lugar onde tudo chega e onde ninguém quer ficar. Congestionamento, tempos de espera, custos de armazenagem e janelas de recolha apertadas são um combo perfeito para atrasos e fricção com o cliente.

A notícia de 16/12/2025 ajuda a ver uma resposta prática a esse problema. A Air Menzies International (AMI) abriu em Joanesburgo uma instalação “off-airport” de desagrupamento (de-group) para importação — um armazém sob supervisão aduaneira onde a carga pode ser desconsolidada, verificada e preparada para a última milha, sem ficar “presa” dentro do perímetro operacional do terminal.

E aqui entra o tema desta série, “IA no Transporte e Logística”: infraestruturas como esta só entregam o máximo valor quando são geridas com dados e decisão rápida. A IA para otimização de rotas, gestão de pátio, planeamento de janelas e previsão de procura é o que transforma “mais um armazém” num hub realmente eficiente.

O que uma instalação off-airport resolve (de verdade)

A resposta direta: tira pressão do aeroporto, reduz tempo improdutivo e dá controlo ao importador. No caso da AMI, falamos de uma instalação com 47.500 ft² (c. 4.400 m²) na área do Aeroporto Internacional O.R. Tambo, desenhada para aumentar eficiência e baixar custos para importadores.

Na prática, um centro de desagrupamento off-airport melhora três pontos críticos:

1. Fluxo de desconsolidação: carga que chega consolidada (vários pedidos num mesmo envio) pode ser separada rapidamente para diferentes destinatários.
2. Gestão de exceções: quando há divergências, danos, etiquetagem incompleta ou documentação a acertar, resolver fora do terminal reduz atrito e custo.
3. Sincronização com a operação do cliente: nem toda a carga deve “sair a correr” no momento da chegada. Muitas vezes, o correto é alinhar com campanhas comerciais, disponibilidade do CD, ou janelas de distribuição.

A AMI indica ainda um ponto operacional interessante: os clientes podem recolher com GRN (Goods Received Note) e cartão de identificação IVS, e a carga permanece sob supervisão aduaneira, reduzindo risco de perda ou adulteração.

“Inspecionar antes de nacionalizar” é uma vantagem subestimada

Um detalhe com impacto real: durante o período em trânsito, o cliente pode inspecionar, reembalar, testar, ou fazer amostragens antes da importação final.

Isto é ouro para segmentos como:

• Retalho e bens de consumo (controlo de qualidade e etiquetagem)
• Farmacêutica e healthcare (amostragem, verificação de lote, integridade)
• Tecnologia (testes rápidos, validação de acessórios)

Quanto mais cedo se apanha um problema, menos dinheiro se queima em devoluções, reclamações e reexpedições.

Como a IA aumenta o retorno de hubs off-airport

A resposta direta: a IA transforma um centro off-airport num sistema de decisão, onde cada minuto de parqueamento, cada doca e cada camião são alocados com base em previsão e prioridade, não em “ordem de chegada”.

Quando uma instalação cresce, surgem padrões difíceis de gerir só com regras manuais:

• Chegadas em ondas (voos concentrados em certos horários)
• Picos sazonais (fim de ano, campanhas, reposições)
• Limitações de docas, empilhadores, equipas e inspeções

A IA brilha porque consegue prever, otimizar e replanear com dados em tempo quase real.

1) Previsão de volume e planeamento de recursos

Se eu tivesse de escolher um ponto para começar, seria este: prever o que vai entrar e quando.

Modelos de previsão (com base em histórico, horários de voo, performance de companhias, e dados de fornecedores) permitem:

• Escalar equipa por turno (sem sobredimensionar)
• Preparar áreas de staging por cliente/rota
• Definir prioridades de desconsolidação (SLA, perecíveis, alto valor)

Resultado típico em operações maduras: menos “corre-corre” e menos horas extra pagas em cima do joelho.

2) Otimização de janelas de recolha e docas (slotting inteligente)

A instalação da AMI oferece período de retenção gratuito no dia de chegada + dois dias adicionais, incluindo fins de semana e feriados. Isto cria flexibilidade — mas também cria o risco de acumulação se não houver disciplina.

Com IA, dá para:

• Atribuir janelas de recolha dinamicamente, evitando picos no portão
• Otimizar docas conforme tipo de carga e tempo médio de manuseamento
• Reduzir tempo de camião parado (detention) e melhorar rotatividade

Aqui, “IA na gestão de frotas” deixa de ser buzzword: é redução direta de custo por hora.

3) Roteirização e última milha mais previsível (quando a carga sai)

Desagrupamento off-airport melhora a saída, mas só fecha o ciclo quando a distribuição é bem planeada.

Com algoritmos de roteirização e otimização (com restrições reais), consegue-se:

• Consolidar entregas por zona e janela
• Evitar retornos por falta de agendamento
• Escolher o melhor mix de veículos (capacidade vs. custo)

Uma frase que uso internamente: “Armazém rápido com última milha lenta não é eficiência; é só deslocar o problema.”

O que o caso da AMI sinaliza para África (e para quem importa/exporta)

A resposta direta: infraestrutura inteligente está a seguir a procura — e a procura está a pedir previsibilidade.

A AMI chama a África do Sul de operação central e corredor de comércio importante. E a gestora de importação na AMI África do Sul refere benefícios muito concretos: desconsolidar grandes consignações, reter mercadoria até janelas de envio, e gerir melhor a distribuição de última milha, criando uma rede mais ágil.

Isto tem implicações para empresas que operam na região (ou que importam via Joanesburgo):

• Mais opção para reduzir permanência no aeroporto
• Melhor capacidade para alinhar a entrada com calendários de marketing e vendas
• Mais controlo de qualidade e compliance sob supervisão aduaneira

Um “mito” comum: só vale a pena para grandes volumes

Não concordo. O ganho não é apenas escala — é redução de incerteza.

Mesmo operações médias beneficiam se tiverem:

• SLAs apertados
• Produtos sensíveis (valor, integridade, temperatura, marca)
• Muitas entregas fracionadas (múltiplos destinatários)

O segredo é desenhar o processo para que o off-airport seja um buffer inteligente, não um estacionamento de caixas.

Checklist prático: como tirar valor (e leads) de um hub off-airport com IA

A resposta direta: começa com 5 decisões operacionais e 8 métricas. Sem isso, a IA vira um projeto longo que não sai do PowerPoint.

5 decisões que precisam de regras claras (antes de automatizar)

1. Priorização: o que passa primeiro? (SLA, alto valor, urgência comercial)
2. Política de retenção: o que pode ficar “em espera” e por quanto tempo?
3. Critérios de inspeção: quando inspecionar, o quê, e com que amostragem?
4. Desconsolidação vs. cross-dock: o que segue direto para distribuição?
5. Orquestração de transportadores: quem recolhe, quando, e com que janela?

8 métricas para controlar semanalmente

• Tempo desde chegada até disponibilidade para recolha
• Tempo de desconsolidação por tipo de carga
• Utilização de docas e tempos de fila
• Percentagem de recolhas dentro da janela
• Tempo médio de camião no local
• Taxa de reembalagem/retrabalho
• Ocupação por zona (m² e paletes)
• Ocorrências de compliance (desvios e incidentes)

Quando estas métricas existem e são confiáveis, a IA consegue otimizar com segurança: previsão, slotting, roteirização, e até recomendação de níveis de stock.

Onde a automação costuma falhar (e como evitar)

A resposta direta: falha por dados fracos e processos inconsistentes, não por falta de algoritmo.

Três armadilhas clássicas:

• Dados de chegada “a olho”: sem feed consistente de horários e status, a previsão fica cega.
• Exceções sem classificação: “problema na carga” não serve; é preciso tipificar (documento, dano, divergência, etiquetagem, etc.).
• Sem integração com transporte: se o TMS e a gestão de janelas não falam com o armazém, a última milha vira gargalo.

Eu prefiro um começo simples: integrar WMS/TMS, estruturar eventos (chegada, desconsolidação, inspeção, liberação) e só depois aumentar complexidade.

Próximos passos: como aplicar esta lógica na sua operação

A abertura da instalação off-airport da AMI em Joanesburgo é um exemplo claro de como infraestrutura certa reduz custos e aumenta controlo. Mas o salto de produtividade vem quando se combina isso com IA no transporte e logística: previsão, planeamento de recursos, otimização de rotas e visibilidade ponta a ponta.

Se está a avaliar hubs off-airport (ou a repensar a operação no aeroporto), o passo mais rentável costuma ser um diagnóstico rápido: mapear fluxos, identificar gargalos, e simular cenários de janelas e capacidade com dados reais.

O que mudaria primeiro na sua operação: chegadas mais previsíveis, janelas de recolha controladas, ou rotas de última milha otimizadas por IA?