O mundo comercial de hoje é complexo, e é difícil conhecer a fundo ou sequer parar para pensar em todos os processos que uma compra ou venda envolve.
A forma como uma encomenda chega ao seu destino, por exemplo, seja este um domicílio ou um ponto de recolha, implica uma diversidade de tecnologia sofisticada. A estratégia logística moderna exige algoritmos afinados e dados bem organizados.
Neste artigo, queremos oferecer um panorama dos “bastidores” da última milha e mostrar as inovações que estão a ser usadas para agilizar o processo de transporte, do conceito de VRP aos sistemas de IA preditiva que já podem antecipar-se antes mesmo do cliente fazer “clique”.
O que é o VRP e porque é fundamental na logística de última milha?
O Vehicle Routing Problem (VRP) é um dos grandes desafios da logística. Trata-se da questão de encontrar a rota mais eficiente para distribuir cada encomenda, tendo em conta todo um conjunto de variáveis, tais como:
- A distância entre os pontos
- A capacidade dos veículos
- As janelas horárias disponíveis para a entrega
- O tráfego e as condições atmosféricas
Através de algoritmos adequados, é hoje possível calcular as rotas otimizadas em segundos. O resultado? Entregas mais rápidas, claro, menos quilómetros percorridos e uma logística mais eficiente.
Dos algoritmos clássicos à inteligência artificial preditiva
Enquanto o VRP tradicional se concentra em encontrar a melhor rota para o dia de hoje, a inteligência vai um passo mais adiante: procura antecipar o comportamento futuro dos clientes e da rede logística.
A forma como o faz é através da análise de milhões de dados históricos: pedidos, devoluções, localizações, horas de pico. Deteta padrões de compra e entrega graças a modelos de IA treinados para o efeito.
A partir daí, ajusta recursos (como veículos, lockers ou rotas) em função da demanda prevista. E consegue fazê-lo em tempo real, de modo automático, sem necessidade de reações de última hora.
Por exemplo, se as entregas numa zona concreta de uma cidade costumam aumentar à segunda-feira pela tarde, a IA pode antecipar-se e reforçar essa rota ou libertar mais compartimentos em lockers. O objetivo é obter mais capacidade de previsão, menos sobressaltos e entregas que chegam precisamente quando devem.
Que tipo de algoritmos torna isto possível?
Por detrás de cada entrega otimizada há modelos avançados que continuam a aprender e a melhorar a cada dia:
- Meta-heurísticas como o GRASP ou o Simulated Annealing, que encontram soluções eficientes em tempos recorde.
- Redes neurais, que preveem a demanda segundo o comportamento do cliente.
- Clustering geográfico, para agrupar entregas próximas umas das outras e evitar rotas dispersas.
- Machine learning supervisionado, que ajusta os modelos à medida que se recolhem mais dados.
O resultado são menos quilómetros, menos emissões de carbono e entregas mais rápidas. Um sucesso tripartido: para o negócio, para o cliente e para o meio-ambiente.
Que ganham as empresas com esta tecnologia?
Adotar tecnologia baseada na IA não só melhora a velocidade de entrega, como também transforma o modo como a sua empresa pode gerir a operação logística:
- Custos logísticos mais baixos: menos quilómetros, menos combustível e menos imprevistos.
- Melhor experiência do cliente: entregas pontuais, mais precisas e com rastreio em tempo real.
- Decisões mais inteligentes: baseadas em dados reais, não em suposições.
- Escalabilidade real: o sistema ajusta-se automaticamente quando a demanda cresce.
E o que virá depois?
A inteligência artificial não para de se desenvolver. Para a logística para empresas, isso significa dar passos maiores:
- Algoritmos de reforço para melhorar processos logísticos de forma autónoma.
- Simulação em tempo real, para antecipar imprevistos antes destes ocorrerem.
- Conexão com cidades inteligentes, sensores urbanos e mobilidade partilhada.
- Mais precisão, mais eficiência e mais sustentabilidade.
Por tudo isto, a logística do futuro não só será mais rápida, como mais limpa e eficiente.
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