Reduza CO₂e no transporte sem parar a operação: HVO, Book & Claim e IA para consolidar cargas, otimizar rotas e medir emissões por envio.
IA na logística: como reduzir CO₂ sem travar a operação
Milhares de envios saem todos os dias de fábricas e centros de distribuição rumo a clientes, integradores e assistências técnicas. A maior parte das empresas trata isso como “apenas logística”. Só que logística é, na prática, uma extensão da manufatura: se o transporte falha, a produção para, o SLA estoura e a margem vai embora.
O ponto interessante é que a descarbonização do transporte não precisa esperar pela frota elétrica perfeita nem por uma infraestrutura de hidrogénio madura. Há uma forma mais pragmática de começar já — e é aqui que um piloto de logística com combustível renovável (HVO) e um modelo Book & Claim ajuda a ilustrar um caminho realista. Melhor ainda: quando a empresa trata esse problema com dados, automação e IA na cadeia de abastecimento, a sustentabilidade deixa de ser um “projeto paralelo” e passa a ser performance operacional.
Este artigo faz parte da série “IA no Transporte e Logística” e usa o caso como ponto de partida para algo mais amplo: como combinar eficiência, conformidade e redução de CO₂e com decisões inteligentes na supply chain.
O que o piloto prova: descarbonizar pode ser operacionalmente simples
A lição central do piloto é direta: é possível reduzir emissões no transporte rodoviário sem trocar a frota e sem reconfigurar rotas.
No projeto, um parceiro logístico abastece a sua frota com HVO (óleo vegetal hidrotratado), um combustível renovável que pode reduzir as emissões de CO₂ em até 90% (dependendo do processo de produção e das matérias-primas). O detalhe que torna isto prático é o seguinte: os camiões operam como sempre. Nada de retrofit, nada de “downtime” para adaptações.
O ganho ambiental é contabilizado via Book & Claim:
- A empresa compra uma quantidade de HVO.
- O fornecedor utiliza esse HVO na sua operação.
- A poupança de CO₂e é atribuída ao comprador por meio de certificados verificados (no caso descrito, com acreditação por entidade independente).
Uma frase que resume bem: “Não é preciso que o seu envio esteja no camião ‘verde’ para que a sua operação reduza CO₂e — o que conta é o balanço certificado do combustível renovável adquirido.”
No piloto descrito, a estimativa anual de poupança fica em 800 a 1000 toneladas de CO₂e no exercício de 2025, um número suficientemente grande para sair do “greenwashing” e entrar na gestão.
Book & Claim na prática: por que funciona e onde exige cuidado
Resposta curta: funciona porque separa a redução física (onde o HVO é consumido) da atribuição contábil (quem recebe o benefício), permitindo escala com rapidez.
Por que é um bom “ponte” entre hoje e o futuro
A realidade do transporte na Europa (e em Portugal) no fim de 2025 é conhecida: eletrificação pesada avança, mas nem sempre existe infraestrutura, e o custo total ainda oscila conforme rotas, pesos e disponibilidade de carregamento. O hidrogénio, por sua vez, segue com desafios de oferta, eficiência e rede.
Nesse contexto, o Book & Claim com HVO é uma ponte por três motivos:
- Velocidade: dá para implementar em meses, não em anos.
- Escala: não depende de cada entrega específica usar um camião dedicado.
- Baixa fricção: mantém contratos, rotas e processos quase intactos.
Onde as empresas costumam errar
O modelo exige disciplina, caso contrário vira uma promessa vaga. Três pontos que eu considero inegociáveis:
- Regras claras de contabilização de CO₂e: o que entra no balanço e o que fica fora.
- Rastreabilidade e auditoria dos certificados: quem emite, com que critérios, com que periodicidade.
- Governança interna: compras, logística, sustentabilidade e finanças precisam falar a mesma língua (e usar o mesmo número).
Se estes três itens não estão resolvidos, a empresa perde credibilidade e também perde capacidade de transformar o piloto em programa.
Onde a IA entra: reduzir CO₂e não é só combustível, é decisão
Resposta direta: a IA torna a logística mais sustentável ao reduzir quilómetros, esperas e “ar” transportado, e ao escolher o modo de transporte certo com base em restrições reais (custo, prazo, capacidade e emissões).
O piloto de HVO resolve uma parte do problema: a intensidade de carbono do combustível. Só que, na maioria das operações industriais, uma fatia grande das emissões e do custo vem de ineficiências clássicas:
- Expedições parciais por falta de consolidação
- Rotas com baixa taxa de ocupação
- Janelas de carga mal planeadas (fila, motor ligado, tempo morto)
- Reentregas por falhas de previsão
- Modal errado para urgências recorrentes
1) IA para consolidação de carga e “pooling” inteligente
Quando a empresa centraliza compras de transporte e consolida volumes (o que muitos chamam de pooling), dá para usar modelos de IA e otimização para:
- Agrupar envios por destino, horário e restrições de manuseamento
- Maximizar taxa de ocupação por tipo de veículo
- Diminuir expedições urgentes (as mais caras e mais emissoras)
Na prática, isto reduz CO₂e mesmo sem mudar o combustível, porque menos viagens = menos emissões.
2) IA para planeamento de rotas com restrições industriais
O planeamento industrial não é “mapa e GPS”. Há regras: ADR, temperaturas, prioridades de produção, janelas de doca, capacidade de armazém, devoluções. Aqui, algoritmos de otimização (e IA para previsão) ajudam a:
- Evitar rotas com tempos de espera previsivelmente altos
- Reprogramar recolhas com base no estado real do chão de fábrica
- Antecipar gargalos quando há picos sazonais (e fim de ano tem muitos)
Em dezembro, por exemplo, cadeias industriais sofrem com efeito “última semana útil”: mais urgências, menos capacidade. A IA pode prever isso a partir do histórico e sugerir pré-consolidação e reservas de capacidade.
3) IA para medir CO₂e por envio (e não por média anual)
Muita organização ainda gere emissões por estimativas genéricas. O salto de maturidade é fazer CO₂e por expedição, por cliente, por linha de produto.
Com isso, abre-se espaço para decisões objetivas:
- Vale pagar por uma rota mais curta e mais cara?
- Qual fornecedor transporta com menor intensidade de carbono em cada região?
- Quais SKUs geram mais urgência e, portanto, mais emissões?
E aí o Book & Claim deixa de ser “um certificado” e passa a ser uma alavanca dentro do modelo de decisão.
Um roteiro de implementação (realista) para indústria e manufatura
Resposta curta: comece pelo que dá escala rápido (dados + governança + piloto), e só depois automatize o que já está estável.
Abaixo vai um roteiro que tenho visto funcionar em operações industriais, especialmente quando o objetivo é gerar ganhos e também provar valor para liderança.
Passo 1 — Arrumar dados de transporte como um produto
Sem dados confiáveis, IA só automatiza confusão. O mínimo viável:
- Cadastro unificado de rotas, transportadoras, tipos de veículo e capacidades
- Dados de expedição: peso, volume, destino, prazo prometido, modalidade
- Eventos: coleta, chegada ao hub, entrega, ocorrências
- Fatores de emissão e regra corporativa de contabilização
Passo 2 — Criar uma “conta de carbono” operacional
Trate CO₂e como KPI de operação, não como slide de sustentabilidade:
- CO₂e por tonelada-km (ou por envio)
- % de carga consolidada
- Taxa de ocupação média
- % de urgências
- Poupança de CO₂e por programa (ex.: HVO via Book & Claim)
Passo 3 — Piloto com critério (e com auditoria)
O piloto descrito no RSS acerta num ponto-chave: certificação e validação. Para replicar:
- Escolha um corredor logístico relevante (volume alto)
- Defina meta (ex.: 300 t CO₂e/ano) e método de cálculo
- Garanta certificação e processo de conferência mensal
Passo 4 — Escalar com IA: previsão, otimização e exceções
Quando o básico está sólido, a IA pode entrar em três frentes:
- Previsão de volumes (para reservar capacidade e consolidar)
- Otimização de rede e rotas (com restrições reais)
- Gestão por exceção (alertas: risco de atraso, risco de reentrega, baixa ocupação)
O resultado típico é um triângulo virtuoso: menos custo, menos CO₂e, mais previsibilidade.
Perguntas que muita gente faz (e respostas diretas)
“Book & Claim é compensação?”
Não no sentido tradicional de “offset” externo. É atribuição certificada de redução associada ao uso de combustível renovável na cadeia logística do fornecedor. Ainda assim, precisa de governança e auditoria.
“HVO resolve o problema para sempre?”
Não. É uma solução de transição com ganhos rápidos. No médio e longo prazo, BEV e hidrogénio devem assumir parte relevante do transporte pesado, especialmente quando infraestrutura e TCO estabilizarem.
“IA reduz CO₂ mesmo se eu não mudar combustível?”
Sim. IA reduz emissões ao eliminar desperdício logístico: menos quilómetros, menos urgências, mais ocupação, melhor modal. Em muitas empresas, isso já dá ganhos de dois dígitos antes de mexer na frota.
O que eu faria na sua empresa já em janeiro
Se a sua operação industrial quer avançar em 2026 com consistência, eu seguiria três decisões simples:
- Escolher um KPI de CO₂e operacional (por envio ou por tonelada-km) e publicar mensalmente.
- Testar um corredor com Book & Claim + HVO com certificação robusta.
- Colocar IA onde dói mais: urgências recorrentes e baixa consolidação.
A tese é clara: logística sustentável não é “mais um projeto”; é uma forma mais madura de gerir eficiência. E, na prática, a maturidade aparece quando dados, compras, operação e tecnologia trabalham no mesmo plano.
A série “IA no Transporte e Logística” segue exatamente este fio: usar IA para transformar transporte em vantagem competitiva — com métricas que aguentam auditoria e resultados que a operação sente no dia a dia. A pergunta que fica para o próximo passo é direta: o seu CO₂e está a ser gerido como custo controlável… ou como uma estimativa anual que ninguém usa para decidir?