LPR entra na APOL e reforça os modelos circulares de paletes. Veja como IA, pooling e otimização de rotas podem cortar custos e emissões na logística portuguesa.
LPR passa a falar mais alto na logística portuguesa
Um em cada três movimentos físicos de mercadoria em Portugal toca, direta ou indiretamente, numa palete. Quem controla esse ativo controla boa parte da eficiência da cadeia de abastecimento. A adesão da LPR à APOL não é só uma nota de agenda; é um sinal de como os operadores logísticos estão a reorganizar-se à volta de modelos circulares e de inteligência artificial na logística.
No ano em que completa 25 anos em Portugal, a LPR — especialista em gestão circular de paletes — entra na Associação Portuguesa de Operadores Logísticos (APOL). Este passo aproxima ainda mais fabricantes, retalhistas e operadores em torno de um objetivo claro: reduzir custos, aumentar eficiência e ganhar sustentabilidade, usando dados e automação como vantagem competitiva.
Neste artigo da série “IA na Logística Portuguesa: Eficiência na Cadeia de Valor”, uso esta notícia como ponto de partida para algo mais útil: como é que um modelo circular de paletes, apoiado por IA, pode transformar a operação de um operador logístico português — e o que precisa de estar preparado para fazer em 2025.
O que muda com a LPR dentro da APOL
A entrada da LPR na APOL reforça uma mensagem: colaboração e normalização de processos são hoje tão importantes como novos armazéns ou mais camiões.
A LPR opera um modelo de pooling de paletes: gere, entrega, recolhe e reutiliza paletes num circuito contínuo. Isto reduz o desperdício de madeira, diminui a necessidade de paletes “descartáveis” e estabiliza fluxos entre fabricantes, operadores e retalhistas.
“Queremos colaborar de forma próxima com todos os membros da APOL para promover a inovação, a eficiência operacional e a sustentabilidade”, afirma Hugo Silva, Country Manager Portugal da LPR.
Este tipo de integração traz três efeitos práticos para o ecossistema português:
-
Mais dados partilhados na cadeia de abastecimento
Um grande pooler de paletes dentro da APOL significa melhor visibilidade sobre fluxos físicos entre produtores, 3PL e retalho. Para projetos de IA em logística, isto é ouro: mais dados, mais históricos, mais padrões para treinar modelos. -
Pressão saudável para normalizar processos
Se vários associados usam o mesmo modelo de palete e o mesmo tipo de serviços, torna-se mais fácil normalizar recolhas, devoluções, janelas horárias e regras de booking. Normalização é o melhor amigo da automação. -
Aceleração de modelos circulares
A reutilização e a reparação de paletes encaixam direto nos objetivos ESG que quase todos os operadores já têm de reportar. Quando o modelo circular é apoiado por algoritmos de previsão e otimização, o impacto em custos e emissões multiplica-se.
É aqui que a IA entra em força: a partir do momento em que a infraestrutura física é comum, quem ganhará vantagem não é quem tem mais paletes, mas quem usa melhor os dados dos movimentos dessas paletes.
IA e modelos circulares de paletes: onde está o ganho real
O modelo da LPR — gestão, entrega, recolha e reutilização de paletes — torna-se muito mais potente quando apoiado por IA e analítica avançada.
1. Previsão de procura de paletes
Um dos maiores problemas dos operadores logísticos é simples de descrever e caro de resolver: falta palete onde há carga, sobra palete onde não há demanda.
Com modelos de previsão de procura alimentados por:
- históricos de expedições por cliente e SKU
- calendários promocionais do retalho
- sazonalidade (Natal, Páscoa, verão, colheitas)
- comportamento de devoluções
é possível antecipar com semanas de antecedência quantas paletes serão necessárias em cada plataforma. Em vez de reagir a chamadas de “urgente, precisamos de paletes agora”, o operador passa a posicioná-las de forma proativa.
Resultado típico quando isto é bem feito:
- menos viagens vazias para reposicionar paletes
- menos stock de segurança “parado” em armazém
- menos ruturas operacionais em picos de procura
2. Otimização de rotas de recolha e entrega
A recolha de paletes vazias costuma ser vista como “mal necessário”: pouco planeada, cara e com baixa taxa de enchimento. A otimização de rotas com IA muda o jogo ao tratar a palete como um fluxo logístico com valor próprio, e não apenas um subproduto da operação.
Alguns exemplos de algoritmos aplicados:
- Problema do Viajante / VRP com restrições de tempo para planear rotas de recolha e entrega num mesmo circuito
- Modelos de otimização multiobjetivo, equilibrando quilómetros, emissões e SLA de recolha
- Integração com sistemas de gestão de janelas horárias e trânsito em tempo real
Na prática, isto significa desenhar rotas que combinam:
- entrega de carga + entrega de paletes cheias
- recolha de paletes vazias + recolha de devoluções
…num único percurso, maximizado por algoritmo. Há operadores em Espanha e França a reportar reduções de 10–20% em quilómetros percorridos quando tratam paletes com este nível de inteligência. Em Portugal, o potencial é semelhante.
3. Manutenção e qualidade com apoio de IA
Num modelo circular, a qualidade da palete é crítica: uma palete danificada significa risco de acidente, danos em produto e paragens de linha.
Aqui entram duas camadas de tecnologia:
- Visão computacional em linhas de inspeção para identificar fendas, tábuas soltas ou deformações
- Modelos preditivos que calculam o número esperado de ciclos de utilização por tipo de cliente, rota e carga
Com isto, deixa de ser necessário inspecionar manualmente cada palete com o mesmo rigor. A IA sinaliza as mais prováveis de falhar, priorizando reparação ou abate. Menos tempo parado, menos custos de manutenção, mais segurança.
O que isto significa para operadores logísticos em Portugal
Para um operador associado da APOL, a adesão da LPR é uma oportunidade clara de ligar iniciativas de sustentabilidade à eficiência económica, com o apoio da IA.
Benefícios diretos para 3PL e transitários
Do ponto de vista do operador logístico, trabalhar com um modelo circular otimizado por IA pode traduzir-se em:
-
Redução de custos operacionais
- menos necessidade de comprar, armazenar e gerir paletes próprias
- menor número de viagens dedicadas a recolhas
-
Melhor nível de serviço (SLA)
- maior disponibilidade de paletes em picos de operação
- menos falhas de carga por ausência de palete adequada
-
Ganho de imagem e cumprimento ESG
- relatórios de reutilização, ciclos de vida e emissões ligados a dados reais
- argumentos comerciais fortes junto de grandes retalhistas e fabricantes
E, acima de tudo, os operadores deixam de ver a palete como “detalhe operacional” e passam a olhar para a gestão inteligente de suportes de carga como um pilar da sua estratégia de IA e automação.
Perguntas que vale a pena fazer já à sua equipa
Se gere, compra ou utiliza paletes na operação, sugiro que questione internamente:
-
Sabemos quantas paletes temos, onde estão e em que estado?
Sem esta base de dados, não há IA que ajude. -
Temos históricos estruturados de movimentos de paletes?
Quem recolhe onde, com que frequência, em que janelas horárias. -
Conseguimos simular cenários de pooling e rotas otimizadas?
Mesmo com modelos simples, em Excel ou ferramentas básicas, já se descobrem “quick wins”. -
Estamos alinhados com parceiros como a LPR via APOL?
Projetos colaborativos (por exemplo, partilha de forecasts) multiplicam o impacto.
Quem responder “não” a quase tudo tem aqui um roadmap imediato para 2026.
Como começar a aplicar IA à gestão de paletes na sua empresa
Não é preciso um mega projeto de transformação digital para colher ganhos. O que funciona melhor em contexto português, sobretudo em PME logísticas, é uma abordagem por pequenos pilotos muito bem desenhados.
Passo 1: consolidar dados operacionais
Antes de falar de algoritmos, é crucial ter:
- um registo minimamente fiável de entradas e saídas de paletes, por cliente e local
- informação sobre tipo de palete, ciclo de utilização e estado
- associação clara entre ordens de transporte e movimentos de paletes
Pode começar com o que já existe:
- dados do WMS/TMS
- faturas de compra e venda de paletes
- registos de controlo de cargas nas docas
Passo 2: escolher um caso de uso simples
Algumas ideias de arranque com impacto rápido:
-
Previsão de necessidade de paletes por armazém para 4–8 semanas
Usando históricos mensais, calendários promocionais e sazonalidade. -
Otimização de rotas semanais de recolha de paletes vazias
Focar em 20–30 clientes com maior volume de devoluções. -
Dashboard de performance do ciclo de palete
Tempo médio entre entrega e recolha, taxa de perda, pontos críticos.
Escolha apenas um ou dois, mas execute bem. Use ferramentas que a sua equipa consiga entender: desde modelos simples em folhas de cálculo até soluções de IA embebidas no TMS/WMS.
Passo 3: integrar parceiros e ajustar contratos
Se trabalha com um pooler como a LPR, a próxima camada é colaboração de dados:
- partilha de forecasts de volume
- definição de KPIs comuns (tempo de ciclo, taxa de recolha dentro do SLA, emissões por palete)
- revisão de contratos para refletir benefícios da otimização por IA (por exemplo, partilha de poupanças obtidas com rotas mais eficientes)
É aqui que a APOL pode ter um papel chave, servindo como fórum para boas práticas, templates contratuais e até grupos de trabalho dedicados a IA na gestão de suportes de carga.
IA, APOL e o futuro da logística portuguesa
A adesão da LPR à APOL acontece num momento em que a logística portuguesa está a ser pressionada de todos os lados: margens curtas, falta de motoristas, metas ambientais cada vez mais duras e clientes que exigem mais visibilidade e menos custo.
Neste contexto, faz cada vez menos sentido tratar paletes, caixas e contentores como simples consumíveis. São nós de dados dentro da cadeia de valor. Quem estiver dentro da APOL, próximo de players como a LPR, tem uma vantagem: acesso a experiências reais, volumes relevantes e parceiros disponíveis para testar soluções de IA.
Para 2026, o caminho é relativamente claro:
- digitalizar a gestão de ativos logísticos (paletes incluídas)
- aplicar IA a problemas muito concretos: previsão de procura, planeamento de rotas, manutenção, alocação de recursos
- usar associações como a APOL para escalar boas práticas e defender interesses comuns junto de clientes e reguladores
Se a sua empresa atua na logística em Portugal, a pergunta já não é “se” vai aplicar IA à cadeia de valor, mas onde começa primeiro e com quem quer estar alinhado.
E agora, o que pode fazer na prática?
Se chegou até aqui, três próximos passos fazem sentido:
- Mapear como gere hoje as paletes e outros ativos reutilizáveis.
- Identificar um caso simples onde IA ou analítica preditiva poderia reduzir custos ou falhas.
- Falar com os seus parceiros — incluindo membros da APOL — sobre projetos conjuntos, começando pequeno mas com objetivos claros.
A logística portuguesa não vai tornar-se mais simples, mas pode tornar-se muito mais inteligente. A entrada da LPR na APOL é apenas um sinal dessa mudança. A questão é se quer ser espectador… ou parte ativa na próxima geração de eficiência logística apoiada por IA.