O aumento da demanda por entregas de fim de ano, impulsionado pelo período entre a Black Friday e o Natal, intensifica de forma significativa a circulação de veículos de carga e os deslocamentos urbanos nas principais capitais brasileiras. Em São Paulo, por exemplo, dados da Companhia de Engenharia de Tráfego (CET) indicam que o trânsito em dezembro costuma ser, em média, 20% mais lento do que nos demais meses do ano, cenário que afeta diretamente a previsibilidade das rotas logísticas.

Esse crescimento simultâneo da atividade comercial e do trânsito intenso mantém os veículos por mais tempo em velocidade reduzida, com paradas sucessivas e trechos instáveis. Como resultado, aumenta o tempo de motor ligado com o veículo parado, muitas vezes sem que as frotas percebam o impacto direto no consumo de combustível, nos custos de manutenção e nas emissões de CO₂. Tudo isso ocorre, portanto, em um momento em que as empresas precisam sustentar um ritmo acelerado para atender ao alto volume de pedidos.

Situações de congestionamento — que exigem acelerações frequentes, frenagens contínuas e longos períodos de marcha lenta — elevam de forma direta o custo operacional das entregas. Testes do Instituto Mauá de Tecnologia (IMT) mostram que o consumo de combustível pode aumentar cerca de 40% em cenários de tráfego intenso. Nas operações de última milha, que dependem de rapidez e regularidade, esse impacto tende a ser ainda mais perceptível.

Como os dados ajudam a controlar o consumo de combustível

Diante desse contexto, a Geotab, empresa global de gestão de frotas, ativos e veículos conectados, destaca o papel da inteligência de dados para sustentar a eficiência durante o pico anual das operações logísticas. As soluções permitem monitorar o comportamento de veículos e motoristas, identificar o tempo ocioso, compreender os fatores que elevam o consumo de combustível e as emissões de CO₂ e, assim, ajustar as estratégias conforme a dinâmica observada nas vias.

“Nos períodos em que o volume de entregas cresce de forma acelerada, como no final do ano, o desafio vai além de lidar com a variação constante das condições nas ruas: é preciso integrar uma gestão de frotas preventiva e preditiva. A análise contínua dos dados, aliada ao uso de IA, permite identificar os fatores que impactam a operação e implementar ajustes com maior precisão, otimizando a frota e garantindo mais rentabilidade e eficiência durante toda a temporada”, afirma Eduardo Canicoba, vice-presidente da Geotab Brasil.

A integração de informações como hábitos de condução, quilometragem percorrida, padrões de abastecimento e desperdício de combustível em uma plataforma unificada permite compreender com maior precisão como cada variável influencia o desempenho operacional. Plataformas de gestão, como a MyGeotab, reúnem indicadores essenciais — incluindo acelerações bruscas, tempo de parada com motor ligado e padrões recorrentes de desaceleração — que ajudam a explicar o aumento do consumo em períodos críticos.

Além disso, o monitoramento contínuo possibilita comparar trajetos, avaliar a eficiência energética dos veículos e entender como fatores como excesso de velocidade e tempo ocioso influenciam a operação em diferentes horários. Com relatórios detalhados, gestores conseguem diferenciar o tempo ocioso operacional do não operacional, organizar recursos e orientar motoristas para uma condução mais regular e econômica.

“Em um cenário de alta competitividade, ter controle do consumo de combustível é essencial. Ao monitorar continuamente esse indicador, o gestor consegue otimizar toda a operação e obter um melhor retorno sobre os investimentos. Nossos dados mostram que clientes na região já alcançaram uma redução de até 16% no consumo de combustível, elevando significativamente a eficiência e a rentabilidade do negócio”, reforça Eduardo Canicoba.

Nesse sentido, o uso de dados em tempo real também contribui para integrar eficiência operacional e controle ambiental, especialmente em períodos de trânsito intenso, quando as emissões de CO₂ tendem a aumentar e exigem planejamento logístico mais preciso.