Robótica móvel com IA só gera eficiência se o fluxo for redesenhado. Saiba quando usar AGV, quando apostar em AMR e como evitar projetos caóticos e caros.
AGV vs AMR: eficiência real na intralogística com IA
Mais de 60% dos projetos de robótica móvel em armazéns europeus atrasam ou ficam aquém das expectativas porque a operação não foi redesenhada antes da automatização. Em Portugal, vê‑se isto todos os meses: empresas que compram robôs móveis autónomos caros, cheios de inteligência artificial, para depois andarem… a contornar paletes mal estacionadas.
Este é o dilema da robótica móvel na logística portuguesa em 2025: redesenhar com eficiência ou improvisar com o caos. E a escolha tem impacto direto em custos, segurança, lead times e, claro, na capacidade de escalar o negócio.
Neste artigo pego na reflexão original de David Cayuela Molinero sobre AGV e AMR e levo a discussão um passo à frente: como é que isto se traduz em decisões práticas nas operações portuguesas, num contexto em que a IA na logística deixou de ser piloto e passou a ser condição para competir?
AGV vs AMR na prática: o que realmente está em causa
A decisão entre AGV (Automated Guided Vehicles) e AMR (Autonomous Mobile Robots) não é tecnológica, é operacional. A pergunta certa não é “Qual é o robô mais moderno?”, mas sim “Como é que quero que a minha operação funcione daqui a 5 anos?”.
AGV:
- Seguem rotas fixas e pré‑definidas
- São altamente previsíveis e fáceis de auditar
- Brilham em fluxos repetitivos, estáveis e com grande volume
AMR:
- Calculam rotas em tempo real
- Desviam de obstáculos e reagem ao ambiente
- São interessantes em ambientes muito dinâmicos e pouco estruturados
O erro mais comum que vejo em projetos de intralogística é usar AMR para compensar um layout desorganizado, em vez de resolver o problema de raiz.
Quando a operação é estável (linha de montagem, abastecimento de postos, transferência repetitiva entre zonas A e B), um bom AGV continua a ser mais eficiente do que um AMR caro a improvisar rotas todos os dias.
Porque é que “desviar de obstáculos” pode ser um problema
A capacidade de desviar de obstáculos tornou‑se sinónimo de modernidade. Mas, na maior parte dos casos, é um sintoma de que o layout está mal desenhado.
O que acontece quando confiamos no caos
Num armazém típico em Portugal onde se colocam AMR sem redesenho prévio do fluxo, tende a acontecer isto:
- Paletes estacionadas em corredores “só por uns minutos” tornam‑se permanentes
- Os AMR começam a recalcular rotas a toda a hora
- O tempo de ciclo aumenta 10–20% sem ninguém perceber bem porquê
- A auditoria dos fluxos torna‑se difícil: cada percurso é diferente
- Segurança fica mais difícil de controlar, porque o comportamento é menos previsível
O resultado? Perde‑se a principal promessa da automação: repetibilidade e controlo fino sobre o processo.
Em ambientes bem desenhados… não há obstáculos
Num fluxo intralogístico bem trabalhado, com apoio de IA para planeamento:
- Os percursos são otimizados e estáveis
- O stock em trânsito é conhecido e previsível
- As zonas de parque são definidas e controladas
- Os indicadores (OEE intralogístico, tempo de ciclo, paragens) são monitorizados em tempo real
Neste cenário, não faz sentido pagar pela “liberdade” de um AMR para resolver um problema que não devia existir. É aqui que os AGV voltam a ganhar relevância.
Onde os AGV ainda ganham: eficiência, controlo e ROI
Para a maioria das operações industriais e logísticas portuguesas, especialmente PME exportadoras, a prioridade não é ter o robô mais avançado; é ter o melhor retorno sobre o investimento.
Vantagens operacionais dos AGV
Em ambientes estáveis, os AGV têm pontos muito fortes:
- Planeamento previsível: mesma rota, mesmos tempos, mesmas janelas de abastecimento
- Facilidade de integração com WMS, ERP e MES, porque os fluxos são fixos
- Menos variabilidade no tempo de transporte, o que melhora o planeamento da produção
- Simplicidade de manutenção e de formação de equipas
Do ponto de vista financeiro:
- Projeto mais simples → implementação mais rápida
- Menos software complexo → custos de engenharia e suporte mais baixos
- Menos variabilidade → melhor utilização de recursos e redução de buffers de stock
Exemplo típico em Portugal
Pense numa fábrica da zona de Aveiro que precisa de abastecer 8 linhas de montagem a partir de um armazém central. Os percursos são sempre os mesmos, turnos bem definidos, produto relativamente estável.
- Com AGV: cria‑se uma rede de rotas fixas, horários definidos, prioridades claras entre pontos de carga e descarga. A IA entra para otimizar sequências, janelas de abastecimento e dimensionamento da frota.
- Com AMR sem redesenho: os robôs andam a “negociar” o caminho entre empilhadores manuais, paletes fora de lugar e zonas de picking improvisadas; o sistema fica complexo e difícil de afinar.
Nestes casos, não há dúvida: a eficiência real vem de layout + regras + AGV, não de improviso com AMR.
Quando os AMR fazem sentido: dinâmico, imprevisível e humano
Dito isto, seria um erro descartar os AMR. Eles têm um papel claro nas cadeias de valor portuguesas, sobretudo em contexto de comércio eletrónico, retalho alimentar e operações urbanas.
Ambientes ideais para AMR
Os AMR fazem mais sentido quando:
- O layout muda com frequência (reconfiguração de zonas de picking, campanhas sazonais)
- Há muita interação com pessoas (preparação de encomendas, lojas, cross‑docking dinâmico)
- Os percursos não são totalmente previsíveis
- É preciso escalar ou reduzir capacidade com rapidez
Exemplos concretos em Portugal:
- Centros de e‑commerce com picos brutais na Black Friday e no Natal
- Lojas com picking híbrido (online + loja física)
- Operadores logísticos que alteram contratos e portefólio de clientes com regularidade
Nesses ambientes, a flexibilidade e a autonomia dos AMR compensam a maior complexidade, desde que haja disciplina na gestão de prioridades, zonas de passagem e regras de segurança.
IA + AMR: o que muda na operação
Aqui a IA traz benefícios adicionais:
- Otimização dinâmica das rotas em função do congestionamento em tempo real
- Atribuição inteligente de tarefas por prioridade, distância e carga
- Simulação de cenários para dimensionar frotas em épocas de pico
Mas há uma condição crítica: o projeto tem de ser pensado como sistema, não como “colocar robôs no chão e ver o que acontece”.
Como decidir: AGV, AMR ou modelo híbrido?
A melhor forma de evitar decisões erradas é tratar o tema como um projeto de redesenho de fluxo, não como uma compra de equipamento. Um roteiro simples que uso com empresas portuguesas é este.
1. Mapear e medir antes de automatizar
Antes de falar em robôs:
- Mapear fluxos atuais (matérias‑primas, WIP, produto acabado)
- Medir distâncias, tempos de ciclo, número de viagens por turno
- Identificar pontos de bloqueio, cruzamentos perigosos, zonas de caos
Com estes dados consegue‑se responder a perguntas como:
- Que fluxos são altamente repetitivos e pouco variáveis? → fortes candidatos a AGV
- Que fluxos são altamente variáveis e dependem de pessoas? → fortes candidatos a AMR
2. Decidir a estratégia de layout e de IA
Aqui entra a campanha “IA na Logística Portuguesa: Eficiência na Cadeia de Valor” de forma muito concreta:
- Usar IA ou analítica avançada para simular diferentes layouts de armazém/fábrica
- Testar cenários com AGV, AMR ou mistura dos dois
- Calcular impactos em:
- Km percorridos/dia
- Tempo médio de entrega interna
- Número de veículos necessários
- Custos operacionais anuais
Quanto mais estruturado for o ambiente após esta fase, mais justificável é apostar em AGV como espinha dorsal da intralogística.
3. Definir modelo híbrido (quando faz sentido)
Na prática, muitas operações portuguesas acabam num modelo híbrido inteligente:
- AGV a garantir o “hard core” dos fluxos estáveis (linha–armazém, transfers regulares)
- AMR a dar flexibilidade em zonas dinâmicas (picking, devoluções, operações sazonais)
- Um cérebro de orquestração, com IA, a decidir prioridades, sequências e rotas
Este modelo tira partido do melhor de cada tecnologia e reduz o risco de ficar dependente de um único tipo de robô para tudo.
Como evitar os 3 erros que mais custam dinheiro
Para fechar, vale a pena deixar muito claro aquilo que, na prática, mais destrói ROI em projetos de robótica móvel em Portugal.
Erro 1: começar pela compra do robô
Comprar robôs antes de redesenhar o fluxo é como comprar um camião TIR para entregar encomendas no centro histórico de Lisboa. Funciona… mas à custa de muita ginástica.
Como corrigir: começar sempre por diagnóstico de fluxo, simulação e definição clara de casos de uso.
Erro 2: usar AMR para “remendar” layout
Quando os AMR servem apenas para sobreviver a um armazém caótico, a empresa fica refém de um sistema complexo e difícil de afinar.
Como corrigir: redesenhar percursos, zonas de parque e regras de operação; usar AGV onde a estabilidade é possível e desejável.
Erro 3: ignorar dados e IA no dia seguinte ao arranque
Há empresas que fazem um grande projeto, arrancam o sistema… e depois praticamente não mexem nas configurações.
Como corrigir:
- Rever dados de performance semanalmente no primeiro trimestre
- Ajustar prioridades, janelas de abastecimento e regras de rotas com base em dados
- Integrar indicadores de robótica móvel nos dashboards de gestão da cadeia de valor
O que isto significa para a logística portuguesa em 2026
A robótica móvel não é um fim em si mesmo. É uma peça decisiva para ganhar eficiência na cadeia de valor usando IA de forma inteligente. E a mensagem central é simples:
A solução mais avançada tecnologicamente não é, necessariamente, a mais eficiente para a sua operação.
Em muitas fábricas e armazéns em Portugal, um layout bem desenhado, suportado por IA e servido por AGV robustos, entrega mais valor do que uma frota de AMR a improvisar caminhos todos os dias. Noutros contextos, especialmente dinâmicos, os AMR são a ferramenta certa, desde que inseridos num sistema pensado de raiz.
Se está a planear investir em robótica móvel em 2026, o melhor próximo passo é claro: começar por medir e redesenhar, não por comprar. A tecnologia certa vem depois, alinhada com o fluxo certo.