A IA para transportadoras começa pelos dados que a empresa já coleta todos os dias: posição e telemetria dos veículos, abastecimentos, ordens de manutenção, conhecimentos de transporte (CT-e), pedágios e tempo de espera nos clientes. Boa parte desse material fica guardada nos sistemas de cada fornecedor e quase não entra nas decisões.
Numa pesquisa da CNT com 464 transportadoras, coletada em 2021, 91,6% usavam rastreamento de veículos e 39,7% usavam software de roteirização. Na mesma pesquisa, o preço do diesel era a maior dificuldade para 82,3% das empresas, e a dificuldade de reajustar o frete aparecia para 40,1%.
O dado existe, o principal custo está fora do controle da empresa e o preço do frete é difícil de mexer. O espaço que sobra está na operação: gastar menos combustível, parar menos na oficina, rodar menos vazio e saber quais rotas e clientes dão lucro. A IA ajuda nessas frentes quando os dados estão organizados e cada iniciativa tem um dono, como defendemos no artigo Centro de Excelência em IA: por que IA sem governança não escala.
Sumário
- Onde a IA gera ganho em transportadoras
- O que impede o ganho de aparecer
- Um núcleo de IA do tamanho da transportadora
- Por onde começar
- Conclusão
Onde a IA gera ganho em transportadoras
A tabela reúne as frentes em que a IA costuma ter efeito direto no resultado, com os dados que cada uma exige e o indicador que mostra o ganho.
| Frente | O que a IA faz | Dados necessários | Indicador |
|---|---|---|---|
| Combustível | Aponta consumo fora do padrão por veículo, rota e motorista e indica a causa provável | Telemetria, abastecimentos, rotas, peso transportado | Km por litro, custo de combustível por km |
| Manutenção | Antecipa falhas e ajusta o plano preventivo ao uso real de cada veículo | Códigos de falha da telemetria, ordens de serviço, histórico de pneus | Quebras em viagem, custo de manutenção por km |
| Programação e ocupação | Combina cargas e sugere a alocação da frota para reduzir quilômetros vazios e tempo parado | Pedidos, posição da frota, janelas de coleta e entrega | Km vazio, ocupação, viagens por veículo no mês |
| Rentabilidade do frete | Calcula o custo real por viagem, rota e cliente e sugere o preço mínimo | Custos por viagem, CT-e, pedágios, tempo de espera | Margem por cliente e por rota |
| Prazo de entrega | Prevê atrasos a partir da posição e do histórico e avisa o cliente antes | Rastreamento, histórico de viagens, filas em clientes | Entregas no prazo |
| Risco e sinistros | Identifica condução de risco e trechos críticos | Telemetria de condução, histórico de sinistros e avarias | Sinistros e avarias por mil entregas |
| Back office | Lê comprovantes de entrega e documentos fiscais e concilia fretes e cobranças | CT-e, NF-e, comprovantes de entrega | Prazo de faturamento, divergências de cobrança |
O que impede o ganho de aparecer
Os dados estão espalhados entre fornecedores
O rastreador é de um fornecedor, a telemetria de outro, o cartão de combustível de um terceiro, e o TMS e o ERP têm seus próprios cadastros. O mesmo caminhão aparece pela placa num sistema e pelo número de frota em outro, e o motorista tem um código diferente em cada base. Sem ligar essas fontes, nenhum modelo consegue relacionar o consumo de um veículo com a rota, a carga e quem dirigia.
O custo real por viagem é desconhecido
Muitas transportadoras calculam o custo por média: um valor por quilômetro rateado para toda a frota. Com esse número, não dá para saber qual rota, cliente ou tipo de carga dá prejuízo, e a precificação do frete fica no feeling.
A programação acontece no telefone
A alocação de veículos e motoristas é decidida no dia a dia, por telefone e mensagem, sob pressão de prazo. Uma recomendação de IA que exige abrir outro sistema dificilmente entra nessa rotina. Ela precisa chegar onde o programador já trabalha.
Filiais e motoristas trabalham de formas diferentes
Cada filial desenvolve suas próprias práticas, e indicadores de condução mexem com a relação entre empresa e motorista. Se o uso desses dados não for claro, a iniciativa gera resistência antes de gerar resultado.
Cada fornecedor vende a sua IA
Rastreadores, telemetrias e TMS já oferecem módulos de inteligência artificial, cada um olhando só para os próprios dados. Sem alguém responsável por integrar e comparar, a transportadora paga por várias soluções e continua sem uma visão única da operação.
Um núcleo de IA do tamanho da transportadora
Para uma transportadora, o Centro de Excelência em IA pode ser um núcleo enxuto: um patrocinador na diretoria (normalmente operações ou financeiro), um líder, um ponto focal em cada filial e a engenharia de dados, própria ou de um parceiro. Seis decisões fazem esse núcleo funcionar.
1. Comece pelo custo por viagem
Junte combustível, pedágio, manutenção, pneus, custo do motorista e tempo parado em cada viagem. Esse número é a base para medir todos os casos de IA e já mostra, antes de qualquer modelo, onde a margem está sendo perdida.
2. Unifique os cadastros
Defina um código único para veículo, motorista, cliente e rota, usado pelo rastreador, pela telemetria, pelo TMS, pelo ERP e pelo cartão de combustível. É a entrega menos visível do núcleo, e todos os casos seguintes dependem dela.
3. Escolha casos com ganho medido em reais
Comece com dois casos cujo resultado apareça no custo por quilômetro ou na margem por cliente. Combustível e manutenção costumam ser bons pontos de partida, porque os dados já existem e o ganho é fácil de medir.
4. Coloque o dono na operação
O dono de cada caso é quem sente o problema: o gerente de frota, o responsável pela programação ou o gerente da filial. A recomendação chega a essas pessoas como alerta no canal que elas já usam, inclusive o WhatsApp, como descrito em Da sala de controle ao WhatsApp.
5. Defina regras claras para os dados dos motoristas
Deixe escrito que dados de condução são coletados, para que servem e quem tem acesso, em linha com a LGPD. Usar os indicadores para treinamento e reconhecimento, e comunicar isso aos motoristas, reduz a resistência.
6. Garanta acesso aos dados dos fornecedores
Inclua nos contratos com rastreadores, telemetrias e TMS o acesso aos dados brutos por API, com histórico. Sem isso, a transportadora fica presa à análise que cada fornecedor escolhe oferecer.
Por onde começar
Uma sequência possível para os primeiros meses:
- montar o custo por viagem dos últimos meses com os dados que já existem;
- identificar as rotas, os clientes e os veículos com pior resultado;
- escolher dois casos de uso com dono na operação e indicador definido;
- rodar o piloto numa filial ou numa parte da frota;
- comparar o resultado com o restante da operação e decidir se o caso é ampliado.
Conclusão
A transportadora controla pouco o preço do diesel e tem dificuldade de reajustar o frete. O que está sob o controle dela é o uso dos dados de frota, viagens e custos que já coleta. A IA para transportadoras dá resultado quando esses dados estão ligados, o custo por viagem é conhecido e cada caso tem um responsável na operação.
Quer saber em que ponto sua empresa está? Responda ao Questionário de Maturidade e Adoção de Dados da RISTI ou fale com nosso time.
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