IA na logística: como extrair valor de novos armazéns

A Panattoni comprou um terreno logístico de 15 acres em Brackmills (Northampton) para desenvolver, de forma especulativa, um armazém de 340.000 ft² com GDV de £75 milhões. O plano divulgado aponta submissão de licenciamento no 1.º trimestre de 2026 e início de obra em 2028. Estes números parecem “só imobiliário”. Eu vejo outra coisa: infraestrutura a preparar o palco para decisões orientadas por dados — e para IA no transporte e logística.

O final de dezembro (e a pressão pós-Natal sobre entregas e devoluções) costuma expor fragilidades: filas nas docas, falta de visibilidade, rotas mal planeadas, picos de custos de última milha. É por isso que investimentos em áreas como Brackmills — com conectividade rodoviária muito forte — têm tanto apelo. Mas há um detalhe que muitas empresas ignoram: um armazém bem localizado não compensa processos fracos. A diferença entre “ter um bom ativo” e “ter uma operação eficiente” está cada vez mais na capacidade de prever procura, planear capacidade e orquestrar transporte com IA.

O que segue é uma leitura prática desta aquisição como um mini “estudo de caso” sobre como infraestrutura logística + IA criam vantagem operacional, com exemplos e um checklist para quem quer transformar metros quadrados em performance.

O que esta aquisição sinaliza (e por que interessa a quem opera)

Sinaliza procura sustentada por espaço logístico em mercados maduros — e um mercado com oferta limitada. Quando um promotor avança com desenvolvimento especulativo, está a assumir que haverá ocupantes dispostos a pagar por localização e especificação. No caso de Brackmills, a proximidade à M1 reforça o papel do local como nó de redistribuição regional e nacional.

Para operadores (retalho, 3PL, indústria, e-commerce), isto importa por três razões:

1. Conectividade reduz variabilidade de trânsito, o que torna previsões e promessas de entrega mais fiáveis.
2. Mercados “constrangidos” pressionam rendas e prazos: quem decide tarde paga mais e tem menos opções.
3. ESG e eficiência deixam de ser extras: começam a influenciar contratos, financiamento e escolha de parceiros.

O próprio posicionamento do projeto fala em “procura do ocupante” e credenciais ESG. Traduzindo para a linguagem da operação: vai ganhar quem conseguir operar com menos desperdício (energia, quilómetros, tempos mortos) e com melhor serviço.

“Bom imóvel” não é “boa logística”

Um armazém grande e moderno resolve problemas de pé-direito, pátio, docas e energia. Não resolve, por si só:

• excesso de stock num SKU e rutura noutro;
• janelas de carga/descarregamento mal desenhadas;
• rotas com baixa taxa de ocupação;
• devoluções a entupir picking;
• promessas de entrega baseadas em “média histórica”.

Aí entra a IA: um bom ativo físico vira um bom ativo operacional quando a decisão diária é algorítmica, não improvisada.

Onde a IA entra: 5 alavancas que extraem valor do armazém

A IA cria valor quando transforma variabilidade em previsibilidade. Em logística, quase tudo é variabilidade: procura, tempos de ciclo, tráfego, disponibilidade de motoristas, restrições de doca. Um novo hub como o de Brackmills é uma oportunidade de desenhar a operação já com essas alavancas.

1) Previsão de procura e planeamento de capacidade (antes de a dor aparecer)

A aposta “especulativa” do promotor é, na prática, uma tese de procura. O ocupante também precisa de uma tese — mas mais granular: por produto, por canal, por zona.

Modelos de previsão de procura com IA (incluindo séries temporais com variáveis externas) ajudam a responder, com semanas de antecedência:

• Quantas linhas/dia vamos preparar?
• Quantas docas precisamos por faixa horária?
• Que percentagem vai ser B2B vs B2C?
• Quanto stock de segurança faz sentido, dado o lead time e a variabilidade?

Quando isto funciona, evita-se o padrão clássico de dezembro/janeiro: contratar à pressa, pagar extra turnos, e mesmo assim falhar SLAs.

2) Otimização de rotas e “pooling” de cargas (o dinheiro está nos quilómetros)

O transporte costuma ser o maior custo logístico. Um hub perto de grandes eixos rodoviários reduz distância, mas a grande poupança vem de como as rotas são desenhadas diariamente.

IA aplicada a planeamento de rotas e consolidação de cargas melhora:

• taxa de ocupação do veículo;
• cumprimento de janelas de entrega;
• redução de quilómetros vazios;
• replaneamento quando há incidentes (trânsito, avarias, atrasos de doca).

E há um ponto pouco falado: a melhor rota não é só “a mais curta”. É a que respeita restrições reais (capacidade, horários, tempos de serviço, limitações urbanas, preferências do cliente) e minimiza custo total, não apenas distância.

3) Gestão de pátio e docas com IA (o gargalo escondido)

Armazéns grandes falham em sítios pequenos: pátio e docas. Se camiões chegam em ondas e ficam à espera, cria-se um efeito dominó: horas extra, multas por atraso, baixa produtividade.

Soluções de IA para slotting de docas e orquestração de pátio usam dados como:

• histórico por transportadora e tipo de carga;
• tempos médios de descarga por SKU/categoria;
• previsões de chegada (ETA);
• disponibilidade de equipas e equipamentos.

O resultado prático é simples e mensurável: menos tempo de espera e mais previsibilidade.

4) Visibilidade ponta-a-ponta e exceções automáticas

A promessa moderna é “track & trace”. A realidade é “mil eventos e ninguém sabe onde intervir”. IA aplicada a monitorização de eventos faz triagem:

• identifica exceções com probabilidade alta de falhar SLA;
• sugere ação (trocar transportadora, alterar rota, antecipar picking);
• prioriza casos por impacto (receita, cliente, penalizações, risco).

Isto é especialmente útil em picos sazonais e em redes com vários nós (hub principal + satélites + microhubs).

5) Energia, ESG e eficiência operacional (menos discurso, mais controlo)

Projetos novos falam muito em ESG. Ok. O que realmente conta é:

• energia por palete movimentada;
• emissões por entrega;
• desperdício de embalagens;
• ocupação vs consumo.

IA pode otimizar consumo energético (HVAC, iluminação, picos), mas também reduzir emissões pelo lado “óbvio”: menos quilómetros e menos esperas. ESG, na logística, começa muitas vezes por uma frase direta:

“A rota mais limpa é a que não precisaste de fazer.”

Um roteiro prático para ocupantes: do projeto à operação (sem cair em armadilhas)

A melhor altura para integrar IA não é depois do go-live — é durante o desenho da operação. Se o projeto tem horizonte até 2028, há tempo para fazer bem. Aqui vai um roteiro que já vi funcionar em operações de transporte e armazenagem.

Fase 1 — Estratégia de rede e dados (0–90 dias)

• Mapear a rede atual: origens, destinos, volumes, sazonalidade.
• Definir KPIs “de decisão”: custo por entrega, OTIF, CO₂/entrega, tempo de doca.
• Auditar dados (TMS, WMS, telemática, ERP): qualidade, granularidade, latência.

Entrega desta fase: um “modelo de decisão” — que decisões serão automatizadas e com que dados.

Fase 2 — Casos de uso com ROI e requisitos (90–180 dias)

Priorizar 2–3 casos de uso com impacto rápido, por exemplo:

1. otimização de rotas com restrições reais;
2. previsão de volumes por zona e dia;
3. agendamento inteligente de docas.

Definir requisitos operacionais e tecnológicos (integrações, frequência, exceções, auditoria).

Fase 3 — Piloto controlado e escalabilidade (180–360 dias)

• Piloto numa região/rota/categoria.
• Comparar contra baseline: custo, serviço, emissões, produtividade.
• Criar playbooks: o que fazer quando o modelo “não sabe” ou quando os dados falham.

Entrega desta fase: escala com governança, não “um modelo bonito”.

Perguntas que decisores fazem (e respostas diretas)

“IA vai substituir o planeador de transportes?”

Não. Vai substituir o planeamento repetitivo. O bom planeador passa a gerir exceções, negociar capacidade e melhorar regras. A operação fica menos dependente de heróis.

“Preciso de dados perfeitos para começar?”

Também não. Precisas de dados suficientes e consistentes para medir antes/depois e para alimentar decisões-chave. Em muitos projetos, o primeiro ganho vem de corrigir cadastros, janelas de entrega e tempos de serviço.

“Como medir valor num novo hub?”

Mede em três camadas:

• Serviço: OTIF, lead time, reclamações.
• Custo: custo por entrega/linha, km por entrega, horas extra, tempo de doca.
• Sustentabilidade: CO₂ por entrega, km vazios, energia por unidade movimentada.

Se não consegues medir isto hoje, um novo armazém é a desculpa perfeita para arrumar a casa.

O que eu tiraria desta notícia para 2026–2028

Infraestrutura logística está a expandir onde a procura é mais resiliente — e isso vai elevar a fasquia de eficiência. Quando um mercado é “undersupplied”, entra capital. Quando entra capital, entra concorrência. E quando a concorrência aperta, ganha quem opera melhor, não quem tem mais espaço.

Se estás a avaliar um novo hub (ou a renegociar contratos de transporte), a pergunta útil não é “onde fica o armazém?”. É esta: que decisões diárias vamos automatizar com IA para reduzir custo e melhorar serviço?

Se quiseres transformar a tua rede de transporte e armazenagem numa operação mais previsível — com otimização de rotas, gestão de frotas e visibilidade de ponta-a-ponta — faz sentido começar já com um diagnóstico de dados e um piloto pequeno. O pior cenário é esperar pelo go-live para descobrir que o TMS não conversa com o WMS e que ninguém confia nos ETAs.

A próxima vaga de armazéns vai ser mais moderna. A diferença real vai estar nos bastidores: IA a decidir mais cedo, com mais contexto e menos ruído. A tua operação está preparada para isso?