Com a crescente complexidade das cadeias de suprimentos, planejar com eficiência exige mais do que metas e cronogramas. Dados, tecnologia e colaboração se tornam essenciais para antecipar demandas e ajustar operações em tempo real.
Planejar o ano logístico deixou de ser uma simples projeção de volumes e rotas. Em um cenário marcado por incertezas econômicas, variações sazonais, eventos climáticos e oscilações no consumo, o planejamento logístico anual se transforma em um exercício estratégico que combina análise de dados, tecnologia e inteligência de mercado.
Empresas que utilizam dados históricos e indicadores de performance como base conseguem transformar informações em insights preditivos, ajustando operações de forma proativa e evitando gargalos ao longo do ano. O uso de ferramentas de análise avançada, inteligência artificial e modelos de simulação vem tornando o planejamento mais dinâmico e preciso — especialmente diante de fatores imprevisíveis, como crises globais ou mudanças repentinas de mercado.
Transformando dados e indicadores
Em um cenário logístico cada vez mais competitivo e dinâmico, a capacidade de antecipar movimentos do mercado e ajustar operações com base em informações concretas tornou-se um diferencial estratégico. Para Adriana Bueno, engenharia agronômica com pós-graduação em Gestão de Logística Empresarial e habilidades em Gestão Estratégica de Logística, Planejamento (S&Op e PCP), Gestão Orçamentária, Projetos Logísticos e Gestão de Transportes & Malha Logística, além de colunista do Portal Logweb, a transformação de dados históricos e indicadores de performance (KPIs) em insights acionáveis é o que separa operações reativas daquelas que atuam com inteligência e previsibilidade. “Dados por si só não geram valor — o ganho real ocorre quando esses números são tratados, comparados e interpretados de forma estratégica”, afirma.
Segundo ela, o primeiro passo é estruturar a base histórica, padronizando registros, eliminando inconsistências e consolidando informações em painéis analíticos. “A partir daí, torna-se possível identificar tendências sazonais, comportamentos de clientes, gargalos operacionais e padrões de desempenho por região, modal ou perfil de carga”, destaca. Com isso, dados bem estruturados dão origem a modelos preditivos capazes de antecipar variações de demanda e ajustar a capacidade produtiva e logística. Empresas que utilizam técnicas de forecasting combinando histórico, variáveis externas e inteligência de mercado conseguem dimensionar estoques, frota e recursos com maior precisão.
Adriana exemplifica: “Uma operação de transporte pode identificar, com base em três anos de histórico, que a demanda por fretes interestaduais cresce entre agosto e novembro, o que permite planejar previamente a contratação de agregados, revisões preventivas da frota e realocação de veículos por corredor logístico, evitando sobrecustos e atrasos.”
Os indicadores de performance — como OTIF, nível de serviço, custo por tonelada transportada e taxa de ocupação, entre outros — funcionam como sensores em tempo real e, quando analisados em conjunto, revelam desvios e oportunidades de melhoria. Para a colunista do Portal Logweb, o papel dos KPIs vai além de medir o passado. “Hoje, eles alimentam ciclos curtos de revisão operacional, permitindo correções rápidas antes que pequenos desvios comprometam o desempenho anual.”
Ela reforça que transformar dados em estratégia exige cultura analítica – é a lógica de continuous improvement aplicada à gestão logística. “Ferramentas de BI, roteirizadores inteligentes e plataformas de TMS e WMS integradas permitem centralizar dados e gerar relatórios inteligentes, mas o valor surge quando gestores e analistas utilizam esses relatórios para tomar decisões com propósito.” A seu ver, empresas líderes se diferenciam pela capacidade de converter previsões em planos operacionais tangíveis. Isso significa alinhar estratégia comercial, planejamento de transporte, gestão de estoques e atendimento ao cliente sob a mesma lógica de dados e indicadores. “Prever não é apenas antecipar volumes — é antecipar impactos financeiros, riscos e oportunidades, ajustando rotas, contratos e recursos para garantir eficiência e rentabilidade”, completa.
Também discutindo como transformar dados históricos e indicadores de performance em insights estratégicos para prever demandas e ajustar operações ao longo do ano, Marcelo Paciolo de Medeiros, diretor de Supply Chain & Logística da AGR Consultores, afirma que essa jornada exige combinação entre analytics preditivo, experiência operacional e cultura de decisão orientada por fatos. Para ele, o ponto de partida é a qualidade dos dados: “históricos bem estruturados, integrados a sistemas como ERP, TMS e WMS, formam a base para modelos de previsão de demanda mais assertivos. Ao incorporar variáveis externas — como sazonalidade, comportamento do consumidor, condições climáticas e indicadores macroeconômicos —, as empresas ampliam sua capacidade de antever cenários.”
Medeiros destaca que IA e machine learning têm papel central nesse processo, permitindo identificar padrões ocultos nos dados e prever comportamentos de consumo com maior precisão. “Modelos preditivos integrados ao S&OP (Sales and Operations Planning) possibilitam ajustes contínuos de produção, estoque e transporte, reduzindo rupturas e excessos. O resultado é um ciclo de planejamento mais dinâmico, sustentado por indicadores como MAPE (Mean Absolute Percentage Error) e Fill Rate, que refletem a acurácia do planejamento frente à realidade operacional”, afirma.
No agronegócio, Jonathan Delpino, gerente comercial e especialista em logística da Bravo Serviços Logísticos, apresenta um caso concreto. “A Bravo, sendo o maior Operador Logístico para insumos agrícolas no Brasil, precisou absorver a cultura de empresas internacionais no que se refere a análises preditivas, pois atuamos em um segmento que pode ser afetado tanto por cenários políticos e econômicos, quanto por variação climática que altera os rumos da safra. Utilizamos uma robusta base de dados criada a partir de anos de operação para cruzar informações em sistemas analíticos de BI e traçar cenários diferentes.” Segundo ele, hoje a Bravo está trabalhando junto a uma empresa de dados de mercado e IA para cruzar previsões climáticas com sua base de dados e o período de aplicação de produtos para poder preditivamente estabelecer padrões de comportamento.
Paulo Sarti, diretor-presidente da Penske Logistics Brasil, destaca que a empresa utiliza intensamente ferramentas de BI para cruzar desempenho operacional com variáveis de mercado e previsões dos clientes. “Isso nos permite ter mais previsibilidade, ajustar recursos e oferecer benefícios tangíveis, como custos competitivos, mesmo em um setor de margens pressionadas, como o dos Operadores Logístico.”
Já Alvaro Loyola, Country Manager da Drivin Brasil, resume: “a chave está em converter cada dado – considerando que os dados são a base para de decisões inteligentes – em um indicador de ação concreto.” Para ele, históricos de vendas, tempos de entrega, ocupação de frotas e performance de rotas revelam padrões sazonais, picos recorrentes e áreas de melhoria fundamentais para planejamento eficiente. “Com estas métricas, podemos antecipar a demanda, ajustar recursos e otimizar o planejamento de rotas, garantindo que a operação seja eficiente sem depender apenas de intuição ou aproximações”, diz.
Leandro Soares, CEO da iEVO, empresa do ecossistema Ekantika, explica que empresas maduras trabalham em três camadas: limpeza e organização de dados históricos, técnicas de segmentação inteligente e uso de modelos preditivos. “Muitas vezes encontramos dados ‘sujos’ que distorcem a análise. Nesse ponto é importante uma boa engenharia de dados para garantir consistência.” Ele afirma que a metodologia ABC-XYZ é uma das mais utilizadas para definir estratégias por produto. “O insight real vem quando se consegue traduzir previsões em decisões operacionais concretas — quando contratar temporários, quando aumentar estoque de segurança ou negociar capacidade extra com transportadoras, quanto o aumento da demanda impacta o meu nível de serviço com o cliente.”
Para Alisson Sousa, product owner da MáximaTech, decisões estratégicas precisam ser orientadas por dados confiáveis, fundamentais para guiar as ações estratégicas, permitindo cruzar informações certeiras sobre o comportamento do usuário a feedbacks sobre a performance da equipe. “Para tentar prever o futuro, é essencial olhar para o passado.” Ele destaca indicadores fundamentais na logística de entregas, OTD (On-Time Delivery), OTIF (On-Time In-Full), taxa de devoluções/reentregas e a avaliação da experiência do cliente em relação à entrega, que permitem identificar gargalos que exigem maior atenção, bem como reconhecer os pontos positivos que devem ser mantidos e aprimorados.
Segundo Sousa, o objetivo é construir uma visão ampla, analítica e estratégica: “com o cruzamento dos dados, é possível gerar projeções cada vez mais assertivas.”
Sousa resume: “Com uma boa base de dados, é possível saber o que está ou não funcionando e qual caminho tomar para driblar os desafios.”
Marcelo Zeferino, CCO da Prestex, lembra que o primeiro passo é saber o que medir. “Com essa avalanche de tecnologia e de informação, é muito fácil ter dado que não seja útil. Minha sugestão é começar com poucos dados, mas que sejam confiáveis e acessíveis à equipe.” Para ele, isso facilita um melhor direcionamento e, principalmente, melhor gestão em cima desses indicadores para tomada de decisões mais assertivas.
Ariel Almeida Feitosa, gerente de Projetos na Miebach Consulting, reforça: “o ponto de partida está em tratar dados como ativos estratégicos, e não apenas registros operacionais.” Ele afirma que analytics avançado e machine learning permitem gerar previsões contínuas e ajustar planos em tempo real. “Assim, o planejamento passa a antecipar movimentos do mercado com base em probabilidades e tendências.”
Sérgio Simões, diretor de Growth da SimpliRoute, conclui ressaltando a necessidade de inteligência logística real. “Dados históricos por si só são estáticos, precisamos usá-los para transformar esse histórico em acionáveis estratégicos para o futuro.” Para ele, plataformas de IA funcionam como um “copiloto” da operação, sugerindo ajustes no planejamento e até durante as entregas já em andamento. “É sair da reação e ir para a antecipação”, afirma.
Fatores imprevisíveis
Planejar um ano inteiro de operações logísticas sempre foi um exercício de precisão e antecipação. Mas, segundo Adriana, o cenário atual — marcado por volatilidade de mercado, eventos climáticos extremos, crises globais e rupturas na cadeia de suprimentos — exige que o planejamento deixe de ser um documento fixo para se tornar um instrumento vivo e adaptável. “A capacidade de ajustar rotas, estratégias e recursos em tempo real passou a definir a maturidade das organizações logísticas”, afirma.
Para ela, o primeiro passo é mudar a mentalidade. “O planejamento logístico não pode mais ser entendido como uma fotografia tirada em janeiro para valer até dezembro. Ele deve funcionar como um processo iterativo, com revisões trimestrais ou mensais, baseadas em indicadores e tendências.” A colunista explica que empresas mais maduras adotam o conceito de rolling forecast, com projeções constantemente atualizadas conforme dados de demanda, custo de insumo, comportamento do cliente e contexto macroeconômico. “Assim, o planejamento ganha elasticidade, permitindo decisões mais assertivas frente à incerteza.”
A imprevisibilidade não pode ser eliminada, mas pode ser modelada. O uso de ferramentas de simulação e análise de cenários permite antever o impacto de diferentes situações sobre a cadeia logística — como aumento do custo do diesel, interrupções de rotas por condições climáticas ou queda de demanda de grandes clientes. “Testar hipóteses ajuda as empresas a construírem resiliência operacional, definindo planos de contingência e rotas alternativas antes que o problema aconteça”, ressalta Adriana.
Ela reforça que visibilidade ponta a ponta é fundamental. Plataformas integradas de TMS, WMS e torres de controle permitem acompanhar indicadores em tempo real e gerar alertas automáticos. “Com o uso de tecnologias preditivas e análise de risco contínua, é possível priorizar recursos, redirecionar entregas e ajustar transportes com base em dados de tempo real, mantendo o nível de serviço.”
Adriana também defende a adoção de modelos ágeis, inspirados em metodologias como Scrum e S&OE, que favorecem ajustes operacionais frequentes e comunicação transversal entre áreas. “Planejar de forma dinâmica é também uma questão de estrutura organizacional. Times logísticos precisam estar preparados para decidir e agir rapidamente, com autonomia e clareza de prioridades.”
Medeiros, da AGR Consultores, concorda que “a previsibilidade absoluta não existe, mas a agilidade na resposta é o que diferencia empresas resilientes das vulneráveis”. Segundo ele, o planejamento anual precisa ser substituído por um modelo rolling, revisitado periodicamente — por exemplo, trimestralmente — com base em dados reais de mercado. “A experiência recente com eventos globais — como pandemia e crises logísticas internacionais — mostrou que a capacidade de reconfigurar rotas, redistribuir estoques e renegociar contratos é tão importante quanto o planejamento inicial.”
Feitosa, da Miebach Consulting, reforça a importância de ciclos curtos de replanejamento suportados por plataformas integradas de planejamento (IBP). “Essas ferramentas permitem simular cenários alternativos, recalcular capacidades e realocar recursos em minutos, não em semanas. A flexibilidade vem da conectividade entre áreas e sistemas, garantindo que decisões de transporte, estoque e produção estejam alinhadas com as mudanças do ambiente externo.”
O planejamento não pode ser estático. “Nosso modelo de negócio no Brasil, focado na estratégia asset light — com poucos ativos e foco em soluções tecnológicas — nos permite ter mais agilidade. Usamos WMS e soluções de gerenciamento de transporte para nos adaptarmos rapidamente e oferecer inovação mesmo diante da instabilidade”, diz Sarti, da Penske Logistics Brasil.
O Country Manager da Drivin Brasil destaca que o planejamento deve ser flexível e ajustável em tempo real. “Implementar um enfoque data-driven (orientado a dados), com alertas antecipados e cenários de simulação, nos permite reagir rapidamente a mudanças de mercado ou interrupções globais. Se detectarmos aumento inesperado de pedidos em certas regiões ou problemas de transporte, podemos redirecionar rotas, redistribuir frota ou ajustar estoques para manter a continuidade operacional, diz Loyola.”
Simões, da SimpliRoute, segue a mesma linha: “O planejamento logístico precisa deixar de ser estático e passar a ser um processo vivo, constantemente atualizado com base em dados operacionais em tempo real.” Para ele, o segredo é combinar planejamento preditivo com execução adaptativa: “prever cenários com base em histórico e ajustar rapidamente rotas, prioridades e alocações quando o cenário muda.”
Delpino, da Bravo Serviços Logísticos, explica que não existe “receita de bolo perfeita”. “O que existe são variáveis que precisam ser consideradas em todo dimensionamento de capacidade.” Ele conta que a Bravo adota uma Estrutura Operacional Fluida, com frota adaptativa, capaz de reagir rapidamente às variações de demanda, clima ou sazonalidade. “Nossa configuração organizacional se adapta sem necessidade de replanejar toda a operação do zero, considerando que nosso segmento não cresce a taxas elevadas e, desta forma, o que precisa ser considerado é a concentração em meses específicos, podendo haver uma curva de variação entre eles.”
Soares, da iEVO, lembra que a pandemia deixou claro que o planejamento estático não é capaz de prever o futuro com precisão. “O que defendo é um modelo de ‘planejamento vivo’: um norte estratégico anual com revisões trimestrais obrigatórias, detalhamento mensal e capacidade de reação semanal.” Segundo ele, isso deve se traduzir em rotinas de planejamento, S&OP (mensal) e S&OE (semanal), trabalhando com cenários múltiplos desde o início.. Não apenas o cenário base, mas também cenários estressados. “O segredo está em definir gatilhos de decisão objetivos. Se o lead time de importação aumentar mais de 20% por duas semanas, ativamos o plano de diversificação de fornecedores. Se a previsão de vendas subir 15% acima do planejado, temos contratos pré-negociados para capacidade adicional. Se um fornecedor entrar em greve, temos um plano de contingência para distribuir a carga em outros parceiros.”
Soares complementa que visibilidade em tempo real é fundamental: “Hoje temos ferramentas que criam uma torre de controle e nos permitem monitorar toda a operação em tempo real e tomar ações para corrigir desvios.”
Sousa, da MáximaTech, ressalta que o planejamento logístico é essencial para guiar operações e prioridades, mas deve ser flexível. “O setor está em constante mudança e exige atenção dos gestores, especialmente diante de fatores externos como alta de combustíveis, greves ou congestionamentos.” Segundo ele, a tecnologia é fundamental para digitalizar e integrar processos. “Com o apoio de soluções assertivas, é possível evitar erros, eliminar retrabalhos e otimizar o tempo de montagem de cargas e rotas.”
Sousa acrescenta que a descentralização de Centros de Distribuição é outra medida eficaz. “Espalhar armazéns em diferentes localidades facilita lidar com crises e mudanças de mercado, além de agilizar entregas.” Ele também destaca a importância de boas práticas sustentáveis, como uso racional de embalagens, escolha de veículos e rotas que reduzam desperdício e poluição.
Zeferino, CCO da Prestex, lembra que “um planejamento de longo prazo é fundamental para ter um norteador, mas ele não pode ser um bloqueador”. Segundo ele, a chave é o dinamismo e a capacidade de adaptação. “É fundamental trabalhar com eventuais problemas climáticos, econômicos ou sociais sem perder o rumo e o controle da logística.”
Para Adriana, a mensagem central é clara: “O plano é dinâmico, mas a direção é firme.” Tornar o planejamento logístico anual mais dinâmico não significa abrir mão da estratégia, mas construir flexibilidade dentro da disciplina. “O segredo está em equilibrar previsibilidade e adaptação: usar dados para antecipar, tecnologia para reagir e cultura para sustentar. Em um mundo onde o inesperado é a única certeza, as operações mais fortes não são as que planejam melhor, mas as que se adaptam mais rápido.”
Principais erros e o peso da sazonalidade no planejamento logístico
Planejar um ano inteiro de operações logísticas continua sendo um desafio de precisão e sensibilidade ao tempo. Entretanto, muitos erros ainda são cometidos pelas empresas ao definir metas e previsões sem considerar os efeitos da sazonalidade, um fator determinante para o desempenho operacional e financeiro.
Adriana lembra que, em logística, tempo é sinônimo de eficiência — e compreender como ele, em suas variações de mercado, clima e comportamento do consumo, afeta o desempenho operacional é essencial para qualquer planejamento assertivo. “Muitas empresas ainda definem metas e previsões logísticas lineares, ignorando os efeitos da sazonalidade, o que compromete tanto o resultado operacional quanto o financeiro.”
Entre os equívocos mais comuns está o uso de médias históricas anuais como base para o planejamento. Essa prática mascara picos e vales de demanda e pode induzir a decisões equivocadas. “A média pode indicar estabilidade onde há, na verdade, alta volatilidade”, alerta Adriana. O resultado é o risco de superdimensionar recursos em períodos de baixa ou sofrer falta de capacidade nos momentos de pico, com impacto direto sobre custos, nível de serviço e imagem junto ao cliente.
Na mesma linha, Soares, da iEVO, faz uma analogia precisa: “Usar médias anuais para dimensionar operações é como usar a temperatura média do ano para decidir que roupa vestir – você vai passar frio no inverno e calor no verão.” Ele cita exemplos práticos: “Vejo empresas que dimensionam frota pela média e depois não conseguem atender à Black Friday, ou que mantêm o mesmo nível de estoque o ano todo e ficam com capital parado em janeiro.” Por outro lado, continua Soares, as empresas que fazem isso com maestria têm uma excelente integração entre comercial, marketing e logística para definir o plano e a execução.
Outro erro recorrente, segundo Feitosa, da Miebach Consulting, é planejar sem granularidade adequada. “Muitas empresas projetam metas mensais quando o comportamento real é semanal ou até diário”, observa. Além disso, poucas consideram o impacto cruzado entre canais, como varejo físico e digital, o que distorce a capacidade real necessária para cada período. O resultado é previsões imprecisas, estoques desbalanceados e perda de nível de serviço em momentos críticos.
Medeiros, da AGR Consultores, acrescenta que o comportamento de demanda é cíclico, e ignorar essa característica leva a superdimensionar operações em períodos de baixa e subdimensionar em picos. “A solução passa por analisar curvas de demanda por categoria e região, combinando o olhar estatístico com o conhecimento de mercado.”
Muitos gestores também cometem o erro de replicar padrões do ano anterior sem incorporar tendências comportamentais e econômicas recentes, prossegue o diretor de Supply Chain & Logística da AGR Consultores. A sazonalidade deve ser tratada como um insumo vivo do planejamento, conectando a área de planejamento comercial (S&OP) com operações e transportes.
Outro erro é não medir a capacidade real de suas frotas ou armazéns diante da sazonalidade, o que pode levar a atrasos, custos excessivos e perda de clientes, também aponta Loyola, da Drivin Brasil.
Adriana reforça que a sazonalidade não é um fenômeno logístico, e sim de consumo, e, portanto, exige alinhamento entre áreas. “Quando logística, comercial e marketing não compartilham previsões e campanhas, o resultado é descompasso entre oferta e demanda.”
Empresas mais maduras, observa ela, integram seus processos sob o modelo S&OP, tratando a sazonalidade como variável-chave em decisões de produção, transporte e armazenagem. “A ausência de modelos preditivos regionais e a falta de leitura granular dos dados impedem uma visão realista da operação”, alerta a colunista do Portal Logweb.
A especialista acrescenta que ignorar os ciclos históricos é desperdiçar inteligência acumulada. “A sazonalidade não é um evento pontual — é um padrão que se repete e se transforma. Empresas que não revisitam seus dados e não aprendem com eles repetem erros ano após ano.”
O aprendizado com os ciclos permite construir vantagem competitiva: “Quando a sazonalidade é tratada como variável estratégica, ela deixa de ser uma ameaça e se torna fonte de vantagem, permitindo ajustar estoques, rotas e recursos de forma proativa e rentável”, conclui Adriana.
Também há de se levar em conta o fato de a maioria das empresas considerar que o maior impacto causado pela sazonalidade está sempre ligado ao custo fixo, e quando se fala isso, o primeiro pensamento que vem são os ativos imobilizados, como armazéns, caminhões e locações de longo prazo. Porém, alerta Delpino, da Bravo Serviços Logísticos, quando seu principal produto é a prestação de serviço, seu maior ativo se torna as pessoas e o conhecimento que elas possuem para executar as tarefas com qualidade.
“Em nosso segmento existe uma enorme dificuldade com a mão de obra específica, principalmente na questão motoristas, que é um tipo de mão de obra em grande falta no mercado, e por isso mesmo em períodos de sazonalidade, não podemos perdê-los. Digo tudo isso por acreditarmos que acima de uma boa gestão de custos e caixa, que é obrigatória de ser administrada durante a sazonalidade, é preciso ter ciência de que uma boa estratégia de manutenção de estrutura adequada (pessoas com treinamento e conhecimento) para retomar o período de pico, é mais saudável e viável financeiramente do que levantar uma estrutura de qualidade a cada ciclo em um curto final de tempo investindo grandes valores em contratação, treinamentos e tendo que aceitar um longo tempo de curva de aprendizado da nova equipe”, diz o gerente comercial da Bravo Serviços Logísticos.
Sousa, da MáximaTech, também destaca que a falta de flexibilidade e a separação entre vendas e logística são entraves significativos. “Quando essas áreas atuam isoladamente, surgem rupturas de produtos e atrasos que minam a confiança dos consumidores.”
Também na visão de Zeferino, da Prestex, o grande erro das empresas é não contextualizar o ambiente em que estão inseridas. “Geralmente cada área olha apenas para o seu trabalho, e isso vira uma queda de braço. Qualquer intercorrência — econômica, climática ou social — afeta o resultado final.”
Ele defende uma visão unificada: “A partir do momento que todos estão dentro do mesmo objetivo, qualquer sazonalidade ou imprevisto será administrado dentro de uma estratégia clara. Se o foco é satisfação do cliente e ocorre uma catástrofe, é preciso pensar em novas parcerias e formas de acelerar a cadeia para garantir o resultado final.”
Por fim, Simões, da SimpliRoute, lembra que outro erro frequente é não revisar os planos conforme o comportamento do consumidor muda. “O crescimento do e-commerce e a antecipação das compras sazonais alteraram o calendário logístico. A recomendação é usar dados históricos e inteligência de demanda para simular diferentes cenários e ajustar metas a cada trimestre, e não apenas uma vez por ano.”
Métricas e Indicadores
Planejar é apenas metade do caminho — medir e corrigir continuamente é o que garante eficiência real, destaca Adriana. “Sem indicadores claros e bem definidos, o planejamento se torna apenas uma intenção, e não uma ferramenta de gestão.”
Os KPIs (Key Performance Indicators) são o elo entre estratégia, operação e resultado financeiro. Quando bem estruturados, transformam o acompanhamento da execução em uma fonte constante de aprendizado e evolução.
Indicadores de Desempenho (KPIs) para medir a eficiência do planejamento logístico
OTIF (On Time In Full): mede o percentual de entregas completas e no prazo, ou seja, a confiabilidade do atendimento.
Tempo de ciclo do pedido (Order Cycle Time): mede a agilidade.
Taxa de ocupação da frota: maximiza o uso de recursos e evita custos de ociosidade.
Custo por entrega/unidade transportada: mede a eficiência econômica da operação.
Custo logístico total sobre faturamento: reflete a eficiência econômica do plano.
Produtividade por hora ou recurso: fundamental em armazéns automatizados.
Tempo de ciclo e lead time: desde a preparação até a entrega.
Nível de estoque e rotação: assegura disponibilidade sem excesso de estoque.
Nível de serviço x estoque médio: avalia o equilíbrio entre disponibilidade e capital empatado.
Acurácia da previsão e do planejamento de transporte: indica maturidade analítica.
Nível de cumprimento da rota (adherence rate): mostra se as rotas estão sendo seguidas conforme o planejado, o que reflete a qualidade da roteirização e da execução.
Quilômetros rodados por entrega (ou por ponto atendido): um dos melhores indicadores de eficiência de rota.
Emissões por rota ou por entrega: fundamental para medir o impacto ambiental e conectar eficiência a metas ESG.
Fontes: Drivin Brasil, Miebach Consulting, SimpliRoute
.
Entre os indicadores mais representativos está o OTIF (On Time In Full), que mede o quanto os pedidos foram entregues no prazo (On Time) e na quantidade e condições corretas (In Full). “Manter altos índices de OTIF demonstra que a operação está sincronizada e previsível, um sinal de maturidade logística”, afirma Adriana.
O Nível de Serviço Logístico (NSL) e o NPS (Net Promoter Score) complementam essa análise ao traduzir a percepção do cliente sobre a qualidade da entrega e o valor percebido. “Esses indicadores mostram se a eficiência interna realmente se converte em confiança e fidelização”, ressalta a especialista.
Na mesma linha, Sousa, da MáximaTech, explica que “o OTIF é um indicador de entrega perfeita, avaliando se o pedido foi entregue no prazo correto e com todos os itens”. Ele acrescenta que medir SLA (Service Level Agreement) e TMA (Tempo Médio de Atendimento) é essencial para avaliar a satisfação e a fidelidade do cliente.
Para Adriana, “a eficiência do planejamento começa pela qualidade da previsão de demanda”. Indicadores de forecast accuracy medem o quanto a previsão se aproxima da demanda real, enquanto a aderência ao plano mostra o quanto a execução respeita o cronograma e os volumes previstos.
Esses KPIs permitem ajustar parâmetros e corrigir desvios antes que comprometam o resultado anual. Medeiros, da AGR Consultores, concorda: “Os indicadores de desempenho precisam traduzir eficiência em resultado. Entre os principais, destacam-se o Custo Logístico Total (% da Receita), OTIF, Taxa de Ruptura, Índice de Ocupação de Frota e Produtividade de Armazém.”
Ele acrescenta que empresas mais avançadas já incorporam métricas de maturidade de previsão (Forecast Accuracy) e SLA de Fornecedores, garantindo o alinhamento ponta a ponta. “O monitoramento contínuo e o uso de dashboards dinâmicos permitem comparar desempenho planejado versus realizado em tempo real.”
Mais do que olhar apenas o frete, Adriana recomenda acompanhar o Custo Logístico Total em relação à receita líquida. “O custo por tonelada transportada ou por pedido atendido mostra a eficiência operacional por unidade de resultado. Quando o custo unitário cai sem prejudicar o nível de serviço, há eficiência sustentável.”
Delpino, da Bravo Serviços Logísticos, complementa: “Nossos clientes nos medem pela capacidade de entrega no prazo. A empresa roda um mar de indicadores, sendo o OTIF um dos principais, mas também o Custo por Tonelada-quilômetro, Taxa de Ocupação de Frota, Giro de Frota e Giro de Estoque. Não é necessário ser inovador nesse quesito — é preciso medir com qualidade e agir com rapidez conforme cada indicador.”
A gestão de estoques é um dos pontos mais sensíveis da eficiência logística. O giro de estoque indica quantas vezes o inventário é renovado em determinado período, enquanto a cobertura de estoque mostra quantos dias o estoque atual atende à demanda média.
“Esses indicadores revelam se o planejamento está equilibrando disponibilidade e capital imobilizado, evitando tanto rupturas quanto excesso de estoque”, explica Adriana.
Soares, da iEVO, aprofunda: “Uma torre de controle completa precisa ter quatro dimensões: previsão e demanda (MAPE e WAPE); nível de serviço ao cliente (OTIF, taxa de pedidos completos, giro de estoque e nível por canal); eficiência de capital de giro de estoque (dias de estoque, obsolescência e custo de armazenagem); e produtividade de transporte (taxa de ocupação da frota, custo por tonelada, entregas no prazo).”
Indicadores como produtividade de picking, tempo de carregamento e descarregamento, lead time total de entrega e taxa média de ocupação da frota medem o quanto os recursos são utilizados com eficiência, lembra Adriana.
Quando o tempo médio de ciclo diminui e a frota mantém equilíbrio, é sinal de que o plano está ajustado à realidade operacional. Sarti, da Penske Logistics Brasil, observa: “O objetivo final de qualquer métrica é medir nossa capacidade de baixar custos e aumentar os níveis de serviço. Focamos em indicadores que reflitam benefícios tangíveis para o cliente, como corte de custos, melhorias na gestão do estoque e aumento da competitividade.”
Em um ambiente de volatilidade, medir a capacidade de resposta a desvios, a agilidade na reprogramação de rotas e o percentual de replanejamento sem impacto no cliente é essencial. “Essas métricas revelam a capacidade adaptativa do planejamento, um diferencial competitivo em tempos de instabilidade”, afirma Adriana.
Para Soares, da iEVO, o segredo é enxergar a variabilidade como inimiga da eficiência. “O ideal é ter um painel de exceções. Você não quer olhar 50 indicadores todo dia — defina limites máximos e mínimos e foque no que está fora da normalidade. Eu chamo isso de dark cockpit: o piloto só reage quando uma luz se acende, e é assim que deve ser na logística.”
Simões, da Miebach Consulting, complementa: “Essas métricas, acompanhadas em dashboards integrados, permitem ajustes contínuos e melhoria iterativa.”
Para quem está começando, Zeferino, da Prestex, recomenda o básico: “Monte um orçamento logístico bem feito e acompanhe de forma periódica para saber quais são os pontos fora da curva. Avalie no ‘quanti’, ou seja, o volume que você vem movimentando, em quantos trechos, por quantos dias de semana, e depois acompanhe por ‘quali’, em quanto tempo você precisaria ter movimentado isso e o quanto você movimentou.
Ele reforça que essa leitura combinada “traz insights que, em várias mãos, acabam levando a resultados significativos”.
A eficiência logística é resultado de um ciclo contínuo de planejar, executar, medir e corrigir. “Mais do que uma lista de indicadores, o segredo está em construir painéis integrados, revisados periodicamente, conectando custo, serviço e produtividade sob uma mesma visão de resultado”, conclui Adriana.
“Quando os KPIs deixam de ser apenas números e passam a orientar decisões estratégicas, o planejamento logístico cumpre seu verdadeiro papel: gerar previsibilidade, competitividade e rentabilidade sustentável ao longo do ano.”
Planejamento logístico do futuro
Completando esta matéria especial, surge uma questão central: o planejamento logístico do futuro será mais analítico ou colaborativo? Como equilibrar tecnologia, dados e experiência humana na tomada de decisão?
Adriana acredita que o futuro da logística será ao mesmo tempo analítico e colaborativo. “A inteligência de dados oferece precisão e velocidade; a experiência humana garante contexto, sensibilidade e decisão estratégica. O desafio — e a oportunidade — está em equilibrar essas forças para construir organizações logísticas mais inteligentes, ágeis e adaptáveis”, afirma.
Com o avanço da inteligência artificial, do machine learning e do analytics preditivo, o planejamento logístico passou a se apoiar em modelos capazes de antecipar variações de demanda, simular cenários e otimizar recursos. Essas ferramentas permitem prever com alto grau de acurácia fatores como consumo, sazonalidade, rotas ideais e necessidade de estoque, transformando dados históricos em decisões automatizadas e precisas.
Entretanto, Adriana alerta para um risco: “Dados precisam de leitura contextual — e é aí que entra o componente humano”. Os algoritmos processam variáveis com velocidade exponencial, mas ainda carecem da capacidade de interpretar contextos, riscos e nuances operacionais. Por isso, o profissional de logística do futuro precisa combinar visão analítica e senso crítico, sabendo usar os dados como base e não como fim. “A tecnologia deve empoderar a decisão humana, não substituí-la”, completa.
A logística é, por natureza, uma ciência de interdependências. Transportadores, fornecedores, operadores e embarcadores precisam atuar de forma sincronizada — e isso exige diálogo, confiança e alinhamento de propósito. Segundo Adriana, “o futuro da operação não é o da inteligência isolada, mas o da inteligência conectada”, em que dados circulam em tempo real entre parceiros, permitindo decisões conjuntas e ágeis. Planejamentos colaborativos, como o Joint Planning ou o Integrated Business Planning, ampliam a visibilidade da cadeia, reduzem incertezas e transformam o coletivo em vantagem competitiva.
Nessa mesma linha, Loyola, da Drivin Brasil, destaca que o equilíbrio se alcança ao combinar ferramentas de análise e simulação com processos colaborativos que envolvem todas as áreas e atores da cadeia logística. “Assim, são tomadas decisões mais inteligentes, ágeis e alinhadas com a estratégia de negócio.”
Medeiros, da AGR Consultores, reforça que “a tecnologia não substitui a experiência humana; ela amplia sua capacidade de análise e resposta”. Para ele, a combinação entre modelos preditivos, colaboração interdepartamental e aprendizado organizacional formará o novo paradigma de gestão. “O planejamento logístico do futuro será um ecossistema em rede, com dados fluindo de forma integrada e decisões tomadas de maneira participativa e responsiva”, afirma.
Na mesma direção, Soares, da iEVO, vê a IA como um “copiloto inteligente”. “Ela processa milhões de variáveis, identifica padrões, sugere ações. Mas quem decide sobre a estratégia, quem negocia com clientes, quem desenha políticas, são pessoas.” Segundo ele, o que está mudando é o tipo de decisão humana: “menos tempo em planilhas, mais tempo em estratégia. Menos reação a crises, mais antecipação de cenários.” O equilíbrio, diz, está em definir claramente onde cada um atua melhor: rotinas operacionais, monitoramento de exceções e otimizações matemáticas ficam com a máquina; decisões estratégicas, gestão de mudanças e inovação continuam sendo humanas.
Adriana reforça que o profissional do amanhã será “um tradutor de dados em ação”. Mais do que dominar planilhas, ele precisará interpretar tendências, liderar equipes multidisciplinares e fomentar colaboração entre parceiros da cadeia. “A cultura analítica será essencial, mas o pensamento sistêmico e a inteligência emocional continuarão sendo o diferencial humano que tecnologia nenhuma substitui.”
Souza, da MáximaTech, segue o mesmo raciocínio. Ele pondera que o contato humano não elimina a necessidade de tecnologia, pelo contrário: “com o apoio da tecnologia, a logística conta com dados fundamentais para guiar as ações de cada pessoa envolvida na operação.” Assim, segundo ele, os colaboradores poderão se munir das informações necessárias para criar estratégias assertivas, negociar melhor, compreender as atividades e priorizar demandas, integrar setores e ter senso crítico mais aguçado para identificar pontos de melhoria na logística e saber como driblar os desafios.
Feitosa, da Miebach Consulting, resume a visão compartilhada por muitos especialistas: “o futuro é analítico e colaborativo ao mesmo tempo.” Para ele, o equilíbrio ideal está em criar uma estrutura em que a tecnologia fornece recomendações inteligentes, e as equipes — com sua experiência operacional e visão de negócio — validam, ajustam e executam as decisões. “Na Miebach, chamamos isso de ‘Human + Digital Planning’: um modelo em que o planejamento se torna um processo contínuo, apoiado por IA, mas guiado pela inteligência humana.”
Na Penske Logistics Brasil, Sarti também vê a tendência de integração entre o analítico e o colaborativo. Segundo ele, “o equilíbrio se dá quando a tecnologia se encarrega da automação e otimização operacional, liberando as equipes para se dedicarem a tarefas analíticas e estratégicas”. Profissionais com expertise logística, acrescenta, serão cada vez mais cruciais para atuarem como “maestros logísticos” e oferecerem modelos flexíveis e modulares aos clientes.
Para Delpino, da Bravo Serviços Logísticos, a logística do futuro “não existe sem inteligência artificial e cadeia colaborativa”. Ele destaca que o avanço do mundo das máquinas tem permitido inserir mais inteligência em rotinas básicas, como TMS e WMS, otimizando processos e tempos. “Hoje não se fecha mais novos negócios sem falar em integrações sistêmicas, e isso deixa a cadeia embarcador-fornecedor mais conectada, ágil e colaborativa.”
Zeferino, da Prestex, complementa: “sem sombra de dúvida, o planejamento logístico do futuro será muito mais colaborativo. Não vai perder a questão da análise, a questão dos dados, mas será muito mais colaborativo.” Para ele, “não se melhora aquilo que não se mede”, e medir de forma coerente e verdadeira depende de envolver todos os agentes da cadeia. “Na medida em que a tecnologia avança e que a gente consegue, de forma mais rápida, tomar decisão em cima desses dados, conseguimos trabalhar com mais pessoas envolvidas e evoluir na questão de planejamento logístico.”
Participantes desta matéria
Adriana Bueno: Possui 25 anos de experiência em Supply Chain, atuando nos setores de bens de consumo, químicos, agronegócio e varejo — incluindo cadeia de frio. Especialista em gestão de operações, projetos e governança, lidera equipes de alta performance com foco em resultados e desenvolvimento humano. Tem sólida expertise em Route to Market, Order to Cash, S&OP, compliance, ESG e reestruturação logística, além de ampla vivência em distribuição nacional, last mile, 4PL e malha logística. Atua também em consultoria e customer success para projetos estratégicos.
AGR Consultores: Atua em toda a esteira end-to-end da cadeia de bens de consumo, desde o plano estratégico até operação do negócio, desenvolvendo projetos de transformação para entregar novos patamares de resultado.
Bravo Serviços Logísticos: Especializada no atendimento logístico para o mercado agrícola, é referência em serviços de armazenamento e distribuição de insumos agrícolas.
Drivin Brasil: É uma scale-up que otimiza os processos logísticos de frotas líder no mercado. Seu Sistema de Gestão de Transporte (TMS SaaS) foi desenvolvido com o intuito de atender às principais necessidades logísticas. Otimiza e monitora mais de 50 mil veículos diários.
iEVO: Focada em automação de decisões por meio de reengenharia de processos, faz parte do ecossistema Ekantika.
MáximaTech: Empresa do Grupo Volaris especializada no desenvolvimento de soluções que simplificam processos de vendas, logística de entrega e trade marketing para o atacado distribuidor.
Miebach Consulting: É uma das principais consultorias globais especializadas em Supply Chain. Projeta, implementa e otimiza soluções de ponta a ponta que conectam todas as etapas da operação — do planejamento estratégico à execução física.
Penske Logistics – É líder no fornecimento de soluções inovadoras de cadeia de abastecimento e logística. Oferece soluções que incluem transporte dedicado, gestão de Centros de Distribuição, logística principal, gestão de fretes, gestão de transportes, corretagem de fretes e uma ampla gama de tecnologias para manter o mundo em movimento.
Prestex: Referência em Logística Emergencial B2B, atende todos os segmentos que movimentam a cadeia B2B no Brasil, desde a indústria de transformação, transportando de pequenas peças a grandes maquinários, até o transporte de alimentos, bebidas, medicamentos, cargas químicas e perigosas.
SimpleRoute: É líder em tecnologia de roteirização com uso de Inteligência Artificial. Oferece soluções inovadoras para simplificar processos de empresas em todo o Brasil.
Participe da próxima edição! Mande sua sugestão de pauta para jornalismo@logweb.com.br.
