Tonnage em alta: como a IA evita custos no transporte

Em fevereiro, o índice de tonelagem de camiões da American Trucking Associations (ATA) subiu para 118,4 (base 2015=100), com +1,2% face a janeiro. Parece “só mais um número”, mas eu olho para isto como um sinal prático: mais volume a circular significa mais pressão sobre planeamento, capacidade, prazos e margem.

E há um detalhe que muitas equipas ignoram: quando a procura cresce (mesmo que de forma moderada), os erros também crescem. Um roteiro mal desenhado, uma janela de carga apertada, um veículo subutilizado ou uma escolha errada entre contrato e spot deixam de ser “pequenas perdas” e passam a ser um buraco diário no orçamento.

No contexto da série “IA no Transporte e Logística”, este post usa a leitura da ATA como ponto de partida para uma pergunta que interessa a quem quer captar eficiência e gerar valor: como a IA ajuda a absorver mais tonelagem sem aumentar custos na mesma proporção?

O que o aumento de tonelagem realmente diz ao gestor de logística

Resposta direta: um aumento sustentado de tonelagem aponta para maior atividade em frete contratado e para um mercado onde a execução precisa (planeamento + operação) começa a valer mais do que “negociar bem uma tabela”.

O relatório destaca que a tonelagem ajustada sazonalmente (SA) teve ganho mensal e também crescimento anual (+2,3%), prolongando uma sequência de aumentos ano a ano. Ao mesmo tempo, o índice não ajustado (NSA) caiu (-4,5%), lembrando um ponto essencial: sazonalidade e calendário ainda mandam.

SA vs. NSA: por que isto muda decisões no dia a dia

Resposta direta: usar só um indicador pode levar a decisões erradas de capacidade.

• SA (Seasonally Adjusted) ajuda a perceber tendência “limpa” de sazonalidade.
• NSA (Not Seasonally Adjusted) mostra o que foi realmente transportado, e costuma ser mais útil para benchmark interno (equipa, frota, turnos, docas, produtividade).

Na prática, equipas maduras fazem duas perguntas ao mesmo tempo:

1. A tendência está a subir? (SA)
2. A minha operação aguentou bem esta semana/mês? (NSA)

Se a resposta 1 for “sim” e a 2 for “não”, a empresa não tem “problema de mercado”. Tem problema de execução.

Mais volume sem mais caos: onde a IA entra (de verdade)

Resposta direta: a IA é mais eficaz quando atua em três frentes: prever, otimizar e controlar a execução em tempo quase real.

Quando a tonelagem sobe, o que costuma falhar primeiro é previsibilidade. Depois falha o planeamento. E, por fim, falha a consistência na execução (atrasos, reentregas, urgências, horas extra, devoluções).

1) Previsão de procura e de capacidade por corredor

Resposta direta: modelos preditivos ajudam a antecipar picos por rota/cliente e a posicionar capacidade antes de ficar caro.

Em vez de olhar só para histórico mensal, equipas com IA tendem a cruzar:

• histórico de volumes por cliente/produto
• padrões de encomenda (dia da semana, datas de fecho, promoções)
• tempos médios de carga/descarga por instalação
• tempos de trânsito por faixa horária
• restrições de motorista/viatura

O ganho aqui não é “adivinhar o futuro”. É reduzir surpresas suficientes para evitar o modo bombeiro.

2) Otimização de rotas e de carga (load building)

Resposta direta: com mais tonelagem, cada quilómetro vazio custa mais — e a IA corta desperdício ao redesenhar rotas e consolidações.

Dois desperdícios ficam mais caros quando o mercado aquece:

• subutilização de capacidade (viatura a sair com espaço)
• quilómetros em vazio (voltar sem carga ou reposicionamento mal planeado)

Soluções de IA para otimização de rotas e consolidação (incluindo heurísticas e otimização matemática com aprendizagem a partir da operação real) conseguem propor planos que um humano até conseguiria… mas não com a mesma velocidade, nem com tantas variáveis.

Um bom objetivo operacional para começar:

• reduzir km vazios
• aumentar taxa de ocupação por viagem
• diminuir número de viagens urgentes

3) Gestão de frota com manutenção e risco operacional

Resposta direta: quando o volume sobe, a disponibilidade mecânica vira KPI crítico — e a IA antecipa falhas e reduz paragens.

É comum ver empresas a aumentar turnos e a “esticar” a frota em períodos de procura maior. Isso aumenta risco de:

• avarias em rota
• atrasos em cadeia
• custos com reboque/substituição
• multas por incumprimento de janelas

Modelos simples de previsão (com base em telemetria, padrões de temperatura, vibração, consumo e histórico de manutenção) conseguem apontar viaturas com probabilidade maior de falha, ajudando a planear paragens curtas em vez de sofrer paragens longas.

Frete contratado aguenta, mas a margem não perdoa

Resposta direta: o reporte sugere resiliência no frete contratado, mas a margem depende de disciplina operacional.

A ATA observa que o índice é dominado por contract freight (frete contratado) e menos por spot. Isso costuma significar maior estabilidade, sim. Só que estabilidade também pode esconder ineficiências: como o volume “está garantido”, algumas empresas toleram processos lentos por demasiado tempo.

Eu sou da opinião de que frete contratado é onde a IA dá mais retorno por três razões:

1. Repetição: rotas, clientes e padrões previsíveis são perfeitos para aprendizagem.
2. Dados: há mais registos de SLA, OTIF, janelas, tempos de doca.
3. Melhoria contínua: pequenas melhorias repetidas viram grande dinheiro no fim do trimestre.

Um exemplo prático (sem promessas mágicas)

Resposta direta: IA aplicada a planeamento reduz custo porque corta exceções.

Imagine um operador com 120 saídas/dia e dois problemas:

• 8% das cargas saem fora da janela por congestionamento na doca
• 12% das viagens rodam com ocupação abaixo do ideal por falta de consolidação

Uma abordagem com IA (previsão + otimização + controlo) tende a atacar a causa:

• prever picos de doca por cliente e ajustar agenda
• reorganizar ondas de picking e horários de chegada
• sugerir consolidações viáveis respeitando restrições
• reagir a eventos (atraso de preparação, trânsito, indisponibilidade de viatura)

O objetivo não é “perfeição”. É reduzir a percentagem de exceções que obriga a equipa a pagar o preço mais alto: urgência.

Checklist de implementação: como começar com IA sem criar um projeto infinito

Resposta direta: comece com um caso de uso mensurável, dados mínimos e um ciclo curto de teste.

Se o aumento de tonelagem está a apertar a operação (e em dezembro isso é comum, pela sazonalidade de fim de ano e planeamentos para o 1.º trimestre), aqui vai um roteiro realista para 30 a 90 dias.

Passo 1 — Escolha um KPI “teimoso”

Escolha um indicador que dói no bolso e aparece toda semana:

• km em vazio
• ocupação média (m³ ou peso)
• OTIF / entregas no prazo
• custo por entrega / custo por tonelada
• tempo de doca (turnaround)

Passo 2 — Garanta os dados essenciais

Não precisa de um “data lake perfeito”. Precisa disto bem amarrado:

• pedidos (origem, destino, janela, peso/volume)
• viagens (rota, paragens, tempos)
• custos (combustível, portagens, horas extra, terceirização)
• restrições (frota, motoristas, capacidade de doca)

Passo 3 — Automatize recomendações antes de automatizar decisões

Primeiro, a IA sugere. A equipa valida. Depois, parte do processo passa a ser automático.

Este passo reduz resistência interna e melhora qualidade do modelo (feedback humano é ouro).

Passo 4 — Feche o ciclo: planeado vs. executado

Sem isto, a IA vira um “consultor caro”. O sistema tem de aprender com:

• atrasos reais
• tempos reais de doca
• desvios de rota
• cancelamentos
• no-shows

A verdade simples: a execução alimenta a previsão, e a previsão melhora o planeamento.

Perguntas comuns (e respostas diretas)

“IA serve para empresas médias ou só para gigantes?”

Serve para médias, desde que o problema seja repetitivo e haja dados mínimos. Muitas vezes, uma empresa média melhora mais rápido porque tem menos sistemas e menos camadas de aprovação.

“O que traz retorno mais rápido: rotas, frota ou previsão?”

Na maioria dos casos, rotas + consolidação trazem retorno primeiro, porque mexem direto em km, combustível e utilização. Previsão vem logo atrás, porque reduz urgências.

“Qual é o maior erro?”

Tentar fazer tudo ao mesmo tempo. A IA funciona melhor quando existe um caso de uso claro, com KPI, dono do processo e rotina de revisão.

Próximo passo: transformar crescimento em eficiência

Os números da ATA mostram um ponto que interessa a qualquer gestor: o volume pode voltar antes de a operação estar pronta. E quando isso acontece, quem ganha não é quem corre mais — é quem planeia melhor.

Na série “IA no Transporte e Logística”, a tese é consistente: IA não substitui logística bem feita; ela amplifica. Com tonelagem a subir e com a sazonalidade a mexer no NSA, a diferença entre margem e dor de cabeça vai estar na capacidade de prever, otimizar e reagir.

Se a sua empresa está a ver mais carga (ou quer preparar 2026 com menos improviso), o melhor ponto de partida é simples: escolha um corredor, um KPI e um ciclo curto de teste com IA. A partir daí, a escala vira consequência.

E deixo uma provocação final: quando o próximo pico de volume chegar, a sua operação vai precisar de mais camiões… ou de decisões melhores a cada hora?