IA e novo modelo logístico DHL–SEB na Península Ibérica

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.

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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”.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.