Novo modelo logístico DHL–Groupe SEB na Península Ibérica mostra como IA pode acelerar entregas 24h, cortar custos e tornar a logística portuguesa mais sustentável.
IA e logística ibérica: o que está a mudar na prática
Quatro a cinco dias de espera para receber uma encomenda online já não são aceitáveis em 12/2025. Quem compra em Portugal quer entregas em 24 horas, informação em tempo real e sustentabilidade sem desculpas. A decisão do Groupe SEB (marcas como Rowenta, Moulinex, Tefal) e da DHL Supply Chain de criar um novo modelo logístico ibérico mostra, na prática, como a logística está a ser redesenhada — e onde a Inteligência Artificial entra para dar o salto seguinte.
Este caso é um bom exemplo para a série “IA na Logística Portuguesa: Eficiência na Cadeia de Valor” porque junta três peças que muitas empresas ainda tratam de forma isolada: centralização de operações, otimização de custos e prazos e sustentabilidade operacional. A diferença hoje é que tudo isto pode (e deve) ser suportado por algoritmos de previsão, otimização de rotas e automação inteligente em armazém.
Neste artigo pego na notícia do novo modelo logístico SEB–DHL na Península Ibérica e levo-a um passo à frente: o que é que este projeto nos diz sobre o futuro da logística em Portugal, como é que a IA pode amplificar este tipo de iniciativas e que decisões práticas os operadores portugueses podem tomar já.
O que mudou: da Bélgica para Toledo, e o impacto em Portugal
O ponto de partida era simples, mas caro: as encomendas B2C do Groupe SEB para Portugal e Espanha saíam de um hub na Bélgica, dentro de um modelo pan-europeu. Em teoria, eficiente. Na prática, para a Península Ibérica, não.
O grupo decidiu relocalizar o fulfillment ibérico para Toledo, em Espanha, e centralizar ali o modelo Direct-to-Consumer (D2C). Resultado direto:
- Tempo de entrega: de 4–5 dias para cerca de 24 horas em Portugal e Espanha.
- Custos logísticos: menor distância média percorrida, melhor utilização de transporte, menos devoluções por atrasos.
- Experiência de cliente: maior conversão no e-commerce, menos carrinhos abandonados, maior probabilidade de recompra.
“A distribuição a partir de Espanha irá gerar impactos positivos em três áreas-chave: maior conversão comercial, otimização dos custos logísticos e melhoria da experiência do consumidor.” — Marta Cuadros, Groupe SEB
Para o mercado português, isto tem um efeito muito concreto: encurtar a distância física e informacional entre o consumidor e o armazém. E este encurtar é onde a Inteligência Artificial brilha: previsões de procura mais finas, reposição dinâmica de stock, promessas de entrega em tempo real baseadas em dados e não em “achismo”.
Onde a IA entra neste modelo logístico ibérico
O projeto SEB–DHL não é apresentado publicamente como um caso de IA, mas o tipo de operação que foi montada pede, quase por definição, ferramentas inteligentes. Vejamos os principais eixos.
1. Previsão de procura para Portugal e Espanha
Um armazém ibérico que serve dois mercados distintos precisa de saber o que vai vender, onde e quando.
Aqui, modelos de previsão de procura com IA podem usar:
- histórico de vendas por canal (loja online, marketplaces, campanhas);
- sazonalidade típica portuguesa (Natal, Dia da Mãe, Black Friday, saldos de verão);
- dados externos como meteo, feriados, comportamento económico;
- resposta a campanhas de marketing digital em tempo real.
Em vez de repor stock “por paletes” com base em médias mensais, a SEB pode ajustar SKU a SKU, por país, com horizontes de previsão semanais ou diários. Isto reduz ruturas, estoque parado e custos de transporte urgente.
2. Otimização de rotas last mile em Portugal
Se o compromisso é entrega em 24 horas em Lisboa, Porto, Braga, Faro ou Funchal, a margem para erro é mínima. Soluções de otimização de rotas com IA ajudam a:
- definir janelas horárias mais realistas e comunicá-las ao cliente;
- combinar B2B e B2C na mesma rota sem sacrificar o SLA;
- escolher entre diferentes parceiros de transporte em função de performance histórica (cumprimento de prazos, taxa de danos, custo por entrega).
Na prática, o algoritmo responde a uma pergunta simples: “Como entrego mais, mais perto e mais rápido, gastando menos combustível?” Em 2025, quem ainda faz planeamento diário de rotas em Excel está a perder margem todos os dias.
3. Gestão de armazém e automação inteligente
Um centro em Toledo a servir toda a Península Ibérica precisa de processos extremamente afinados de picking, packing e expedição. É aqui que a IA começa a sair do “powerpoint” e entra na operação:
- Slotting inteligente: o sistema “aprende” quais os produtos que mais rodam em Portugal vs Espanha e reconfigura automaticamente a localização em armazém.
- Sequência de picking: algoritmos de otimização sugerem o caminho ideal dentro do armazém, reduzindo metros percorridos por picking em 20–40%.
- Verificação automática de erros: câmaras e scanners combinados com visão computacional minimizam envios trocados.
Em muitos operadores portugueses, partes deste processo ainda são manuais. A boa notícia é que não é obrigatório começar com robots caros. Só a camada de decisão suportada em IA, por cima do WMS já existente, costuma gerar ganhos rápidos.
4. Serviço ao cliente: IA na frente de loja
Se há algo que estraga uma boa operação é um SLA de informação fraco ao cliente: falta de tracking, respostas lentas, incoerência entre o que o site promete e o que a transportadora cumpre.
Com chatbots e assistentes virtuais alimentados por IA integrados com o TMS e o WMS, o cliente pode:
- ver ETA realista e atualizado da encomenda;
- reagendar entrega dentro de certas janelas;
- receber recomendações personalizadas baseadas na sua compra (cross-sell, upsell).
Ou seja, o ganho logístico do novo modelo ibérico amplifica-se quando a camada de contacto com o cliente também é inteligente.
Centralizar na Península Ibérica: eficiência, custo e dados
Centralizar o fulfillment em Toledo não é só uma questão de geografia. É uma decisão de arquitetura de dados.
Menos nós, mais informação utilizável
Um modelo pan-europeu com hubs mais distantes tem uma desvantagem: os dados de Portugal e Espanha diluem-se em médias europeias. Ao consolidar a operação ibérica:
- as curvas de procura são mais claras para estes dois mercados;
- os algoritmos de IA têm um dataset mais coerente, com menos ruído;
- torna-se mais fácil testar iniciativas específicas para Portugal (por exemplo, campanhas relâmpago combinadas com promessa de entrega D+1).
Para as empresas portuguesas, a aprendizagem é direta: menos dispersão de armazéns mal digitalizados, mais hubs bem instrumentados, com dados limpos e utilizáveis para IA.
Impacto financeiro mensurável
Do ponto de vista de controlo de gestão, um modelo ibérico bem apoiado por IA permite medir, com muito mais rigor:
- custo médio por encomenda em Portugal vs Espanha;
- impacto de reduzir de 48h para 24h em taxa de conversão no e-commerce;
- poupanças geradas por melhor previsão de procura vs ruturas/overstock.
Empresas que ligam estes indicadores ao seu sistema de BI, com modelos preditivos, começam a responder a perguntas que fazem toda a diferença:
“Vale a pena prometer entrega no dia seguinte para todo o território nacional em janeiro?”
“Se eu alongar o prazo de entrega de 24h para 48h em certas zonas, quanto perco em conversão vs quanto ganho em margem logística?”
IA bem aplicada responde a isto com números, não com opiniões.
IA e sustentabilidade logística: menos ar, menos plástico, menos CO₂
O novo modelo SEB–DHL tem outro componente relevante para Portugal: sustentabilidade, alinhada com a economia circular.
O projeto eliminou o uso de plástico na embalagem, usando enchimento em cartão reciclado e reduzindo “ar transportado” dentro das caixas. Isto tem um efeito direto em:
- emissões de CO₂ por encomenda;
- custos de transporte (mais unidades por palete, melhor cubagem dos veículos);
- imagem de marca junto de um consumidor cada vez mais atento a embalagens e resíduos.
Onde a IA entra na sustentabilidade
IA não é apenas para reduzir custos; é também uma ferramenta forte de sustentabilidade logística:
- Modelos de packing inteligente sugerem o tamanho ideal de caixa para cada combinação de produtos, minimizando vazio.
- Algoritmos de consolidação de cargas reduzem viagens quase vazias.
- Ferramentas de otimização de rotas com restrições ambientais (zonas de baixas emissões, horários de acesso) reduzem quilómetros “mortos”.
Para o mercado português, onde muitas cidades já discutem zonas de emissões reduzidas e restrições a pesados no centro urbano, esta combinação de IA com logística verde vai deixar de ser opcional.
O que operadores logísticos em Portugal podem fazer já
Muita gente olha para casos como o da DHL Supply Chain e pensa: “Isso é para gigantes internacionais, não é para mim.” Discordo. O que este projeto mostra é um caminho, não um ponto de chegada. Dá para começar em pequeno, com impacto real.
1. Arrumar dados antes de comprar IA
Sem dados minimamente estruturados, qualquer projeto de IA é fogo de artifício. Prioridades práticas:
- garantir que WMS, TMS e ERP “falam” entre si;
- normalizar códigos de produto, unidades de medida, motivos de devolução;
- registar tempos reais de operação (picking, loading, trânsito, entrega).
Com 3–6 meses de dados limpos, já se conseguem modelos preditivos úteis.
2. Começar por um caso de uso simples
Não é preciso tentar fazer tudo ao mesmo tempo. Bons pontos de arranque:
- previsão de procura para 20–30 SKUs críticos em Portugal;
- otimização de rotas diárias numa única zona (ex.: Grande Lisboa);
- slotting inteligente para reduzir percursos internos em armazém.
O princípio é simples: escolher um problema caro, medir o “antes e depois” e só depois escalar.
3. Envolver operação, não só IT
Uma coisa que este projeto SEB–DHL sublinha é a colaboração entre equipas de IT e operações. Se a IA é imposta “de cima para baixo” sem envolver quem passa o dia no cais de carga, os modelos não são usados ou são rapidamente contornados.
Para quem opera em Portugal, o que funciona é:
- workshops curtos com equipas de armazém e transporte para mapear dores reais;
- pilotos com ciclos curtos (4–8 semanas), feedback e ajustes;
- incentivos claros ligados a métricas: tempo de ciclo, erros, quilómetros em vazio.
IA na logística portuguesa: da teoria ao “24 horas garantido”
O novo modelo logístico de e-commerce ibérico entre DHL Supply Chain e Groupe SEB mostra como a centralização de operações, a proximidade ao cliente e a aposta em sustentabilidade podem redesenhar toda a cadeia de valor. Quando somamos a isto ferramentas de IA para previsão, otimização de rotas, gestão de armazéns e atendimento ao cliente, começamos a falar de uma logística capaz de prometer — e cumprir — um “entrega em 24 horas” competitivo para Portugal.
Na série “IA na Logística Portuguesa: Eficiência na Cadeia de Valor”, este caso é mais uma prova de que a questão já não é se devemos aplicar IA na logística, mas onde e com que prioridade. Quem conseguir transformar dados operacionais em decisões automáticas e fiáveis vai ganhar margem, clientes e resiliência.
Se está a gerir operações em Portugal, a próxima pergunta é direta: qual é o primeiro processo na sua cadeia logística que merece ser reforçado com IA — previsão, rotas, armazém ou serviço ao cliente? A resposta a essa pergunta pode ser o ponto de partida para o seu próprio “modelo ibérico” de alta eficiência.