Porto de Lisboa, novas linhas e IA na logística portuguesa

A notícia é simples: três novas linhas regulares de carga contentorizada no Porto de Lisboa, duas já em operação e uma a arrancar em janeiro de 2026. Mas o impacto real disto, para quem vive da logística e do comércio internacional em Portugal, vai muito além de “mais navios”.

Aqui está o ponto: novas ligações só criam valor se forem geridas com inteligência. E hoje isso quer dizer uso sério de data analytics e Inteligência Artificial (IA) em toda a cadeia — do terminal ao armazém, do planeamento de rotas à previsão de procura dos clientes.

Neste artigo da série “IA na Logística Portuguesa: Eficiência na Cadeia de Valor”, pego na expansão do Porto de Lisboa como caso concreto e mostro como estas três linhas podem ser o gatilho para uma logística mais eficiente, previsível e competitiva, se as empresas estiverem preparadas para tirar partido da IA.

---

1. O que muda com as três novas linhas no Porto de Lisboa

O reforço de ligações do Porto de Lisboa aumenta capacidade, frequência e diversidade de destinos. Em termos práticos, isto significa mais opções para exportadores, transitários e operadores logísticos, com janelas de embarque mais regulares e melhores oportunidades de transbordo.

As novas linhas, em modo prático

Resumindo os serviços anunciados:

• SOUTH EUROPE – SPX II (OTM – X-Press Feeders)

  • Rotação quinzenal: Valência – Lisboa – Casablanca
  • Terminal: Alcântara (Liscont)
  • Navios: Perseus (660 TEU) e Emilia (700 TEU) – capacidade combinada de 1.360 TEU
  • Foco: exportações para o Magrebe e Mediterrâneo ocidental

• NORTH EUROPE – OFX (OTM – X-Press Feeders)

  • Frequência semanal
  • Portos: Algeciras – Lisboa – Leixões – Southampton – Roterdão
  • Terminal: Alcântara
  • Navio: Mando (1.174 TEU)
  • Foco: ligações diretas ao Norte da Europa e grandes hubs de transbordo

• TRANSINSULAR MAROC EXPRESS (Transinsular / Navex) – início em janeiro de 2026

  • Frequência semanal
  • Portos: Leixões – Lisboa – Casablanca
  • Terminal: Terminal Multipurpose de Lisboa (TML)
  • Navio: Ponta do Sol (374 TEU)
  • Expectativa: cerca de 80 contentores por escala, focados em tráfego com Marrocos

Estas ligações reforçam Lisboa como plataforma logística relevante no shortsea shipping e como porta de entrada/saída para hubs estratégicos como Algeciras e Roterdão.

A questão para as empresas é outra: como transformar estas oportunidades em margens melhores, menos stock parado e maior fiabilidade de serviço? A resposta, cada vez mais, passa por IA aplicada à operação.

---

2. IA como motor de eficiência na nova realidade portuária

Quando um porto ganha novas linhas regulares, tudo à volta se torna mais complexo: janelas de atracação, planeamento de camiões, gestão de armazéns, previsão de picos de carga, coordenação com operadores ferroviários, etc. Quem tentar gerir isto só com Excel vai perder margem.

IA na logística portuguesa já não é tema teórico; é uma forma direta de:

• Reduzir custos de transporte e armazenagem
• Cumprir prazos com maior consistência
• Diminuir stocks de segurança sem aumentar riscos
• Usar melhor cada slot de navio e cada metro de armazém

Três áreas imediatas onde a IA encaixa nestas novas linhas

1. Previsão de procura e planeamento de carga
   Modelos de machine learning conseguem prever, com base em histórico, sazonalidade e dados de mercado, quantos TEU cada exportador tenderá a ocupar em cada escala. Com as novas ligações para Casablanca, Roterdão ou Southampton, isto é crítico para:

   • Negociar space agreements mais ajustados
   • Dimensionar recursos (equipas, empilhadores, slots de cais)
   • Evitar tanto roll overs como capacidade ociosa

2. Otimização de rotas terrestres e pre-/post-carriage
   Ao multiplicar destinos e frequências, aumenta também a fragmentação de cargas por serviço. Algoritmos de otimização de rotas conseguem:

   • Agrupar cargas para o mesmo serviço (por exemplo, tudo o que sai na OFX de quinta-feira)
   • Calcular rotas ótimas de camião entre fábricas, armazéns e cais
   • Minimizar quilómetros em vazio, tempos de espera e portagens

3. Gestão inteligente de armazéns (WMS com IA)
   Com mais shortsea para o Magrebe e Norte da Europa, o papel dos armazéns de consolidação em Lisboa ganha peso. A IA pode:

   • Sugerir melhor layout de armazenagem consoante destinos e datas de corte
   • Priorizar picking por janela de embarque (e não apenas por data de encomenda)
   • Ajustar níveis de stock a partir de previsões, reduzindo overstock e ruturas

---

3. Como exportadores portugueses podem tirar partido destas ligações com IA

Para um exportador, o valor das três novas linhas é objetivo: mais datas possíveis de embarque, novos destinos, tempos de trânsito mais competitivos. Mas quem combinar isto com ferramentas de IA consegue dar um salto em produtividade e serviço ao cliente.

3.1. Planeamento de expedições baseado em previsão

Em vez de marcar espaço em navios “a olho” ou apenas por histórico simples, as empresas podem usar modelos de previsão que digam, por exemplo:

“Probabilidade de exportar 6–8 contentores para Casablanca na janela de 2.ª a 3.ª semana de fevereiro: 82%.”

Com este tipo de insight, o gestor de logística consegue:

• Reservar slots na SPX II ou no MAROC EXPRESS com antecedência mais adequada
• Ajustar o plano de produção aos cortes de navio e não só aos pedidos recebidos
• Evitar express freight desnecessário por falha de planeamento

Ferramentas de previsão podem ser integradas com o ERP e o TMS, alimentadas por dados de encomendas, campanhas comerciais, sazonalidade (Natal, Páscoa, verão, colheitas agrícolas, etc.) e até indicadores macroeconómicos.

3.2. Seleção automática da melhor rota marítima

Com mais de uma solução para chegar a um destino — por exemplo, via Lisboa–Roterdão (OFX) + feeder ou via Lisboa–Valência (SPX II) com transbordo —, a escolha da rota ideal deixa de ser trivial.

Sistemas de IA podem classificar rotas com base em:

• Custo total porta-a-porta
• Tempo de trânsito esperado
• Risco de atraso (com base em histórico real de pontualidade das linhas)
• Pegada carbónica estimada

O resultado é simples para o utilizador: o sistema sugere automaticamente 2 ou 3 opções priorizadas, com explicação, e o gestor decide com base em critérios de negócio.

3.3. Simulação de cenários de capacidade e risco

Com três novas linhas, surge também a pergunta: e se uma escala em Casablanca for cancelada? E se Roterdão estiver congestionado? Modelos de simulação e IA permitem:

• Calcular impactos de atrasos em cadeia (porto – armazém – cliente final)
• Definir planos B pré-desenhados (ex.: desviar via Algeciras ou Leixões)
• Simular buffers de stock por cliente e por mercado

Quem faz este trabalho “a frio”, antes da crise, responde melhor quando ela aparece.

---

4. Integração porto–terminal–transportador: onde a IA dá mais retorno

O Porto de Lisboa ganha novas linhas, mas o verdadeiro ganho nacional acontece quando porto, terminais, operadores logísticos e carregadores trabalham em cima de dados partilhados e previsões robustas.

4.1. Janela única e previsão de chegadas/saídas

A gestão de janelas de atracação, gate-in/gate-out de contentores e chegada de camiões é um caos sempre que cresce a complexidade. IA aplicada a dados de:

• ETA reais dos navios
• Históricos de tempo de estadia em cais
• Fluxos típicos de camiões por dia da semana e hora

permite antecipar picos de congestionamento e ajustá-los:

• Sugestões de horários ideais para entrada de camiões por exportador
• Ajuste dinâmico de recursos no terminal (pórticos, reach stackers, equipas)
• Melhor informação em tempo real para transitários e motoristas

4.2. IA na coordenação multimodal

Com Ligações a Algeciras, Roterdão, Leixões e Casablanca, faz cada vez mais sentido integrar camião, ferrovia e navio como um todo. Ferramentas de IA podem:

• Otimizar horários de comboios de mercadorias face às escalas dos navios
• Sugerir transbordos ideais (por exemplo, contentores do norte que entram por Leixões e saem pela OFX em Lisboa)
• Calcular o impacto operacional e ambiental de cada combinação

Quem operar cadeias multimodais com IA terá uma vantagem clara nos custos por tonelada transportada e nas emissões por tonelada-km.

---

5. Primeiros passos práticos para operadores portugueses

Muitas empresas pensam que IA é um projeto gigante, caro e distante. Na prática, o caminho sensato é começar pequeno, com foco em dados e numa dor concreta.

5.1. Escolher um caso de uso ligado às novas linhas

Alguns exemplos concretos e realistas:

• Diminuir em 15–20% o custo médio de transporte por TEU para o Magrebe, usando otimização de rotas e melhor planeamento de enchimento de contentores
• Reduzir lead time porta-a-porta para o Norte da Europa em 2–3 dias, combinando previsão de procura com reservas mais inteligentes na OFX
• Aumentar a taxa de ocupação média de contentores exportados via Lisboa para mais de 90%, com algoritmos de consolidação

5.2. Arrumar os dados antes de querer “IA mágica”

Sem dados minimamente consistentes, não há algoritmos que salvem a operação. O checklist básico:

• Ter histórico de expedições estruturado (datas, origem, destino, peso, volume, serviço usado, custo)
• Uniformizar códigos de clientes, produtos e destinos
• Integrar, mesmo que de forma simples, ERP, TMS e WMS

Só depois disto faz sentido falar de modelos preditivos ou otimização avançada.

5.3. Trabalhar em ciclos curtos

O ideal é trabalhar em sprints de 8–12 semanas:

1. Escolher um processo (ex.: planeamento de expedições para Casablanca)
2. Reunir dados e construir um modelo simples
3. Testar em paralelo com o processo atual
4. Medir impacto em custo, tempo e serviço
5. Ajustar e escalar para mais rotas ou mais clientes

Em poucos meses, é possível ter ganhos tangíveis que financiam as fases seguintes.

---

6. Lisboa como laboratório vivo de IA na logística portuguesa

O reforço de ligações do Porto de Lisboa com o Mediterrâneo, Norte da Europa e Magrebe cria um terreno perfeito para testar e escalar soluções de IA na logística portuguesa. Há mais frequências, mais destinos, mais decisões a tomar — logo, mais espaço para quem usa dados melhor.

Nesta série “IA na Logística Portuguesa: Eficiência na Cadeia de Valor”, Lisboa funciona quase como um “laboratório vivo”: o que funcionar aqui, com cadeias complexas e prazos exigentes, é replicável para outros portos, plataformas logísticas e operadores em todo o país.

Se a sua empresa exporta, opera terminais, gere armazéns ou organiza transporte internacional, o momento é agora:

• Use as três novas linhas como oportunidade para rever processos
• Defina um ou dois casos de uso claros para IA ligados a estas rotas
• Comece a transformar dados dispersos em decisões inteligentes e consistentes

Quem tratar IA como peça central da estratégia logística vai olhar para a expansão do Porto de Lisboa não só como uma boa notícia, mas como um multiplicador de competitividade real na cadeia de valor portuguesa.