Abastecer um país de dimensões continentais exige coordenar fornecedores, importações, bases de armazenamento, transportadoras e milhares de pontos de consumo. Alterações na demanda, problemas de infraestrutura, eventos climáticos e oscilações no mercado internacional podem mudar rapidamente as condições consideradas no planejamento.
O desafio é maior no mercado de diesel. Cerca de 30% do produto consumido no Brasil é importado, e o intervalo entre a contratação e a chegada da carga ao país pode alcançar 45 dias. Durante esse período, câmbio, preços internacionais, conflitos geopolíticos e restrições logísticas podem alterar custos e disponibilidade.
Nesse cenário, distribuidoras vêm ampliando o uso de inteligência artificial, modelos preditivos e análise de dados para antecipar movimentos e reorganizar a operação antes que os efeitos cheguem aos consumidores.
Na Vibra, a operação envolve cerca de 7.500 postos, 90 bases de distribuição, presença em mais de 2.300 municípios e atendimento a mais de 10,4 mil clientes corporativos. Segundo a empresa, são aproximadamente 55 mil embarques e cerca de 10 mil caminhões coordenados por mês.
“Garantir o abastecimento de combustíveis em um país com as dimensões do Brasil exige muito mais do que uma operação logística eficiente. Todos os dias lidamos com variáveis como sazonalidade da demanda, comportamento do agronegócio, disponibilidade de produto, câmbio, eventos climáticos e oscilações do mercado internacional. Como parte relevante do diesel consumido no país é importada e uma operação pode levar até 45 dias entre a contratação e a chegada do produto, antecipar cenários tornou-se uma competência estratégica para preservar a continuidade do abastecimento”, diz Daniel Drumond, vice-presidente de Operações e Logística da Vibra.
Modelos tentam projetar a demanda com meses de antecedência
A companhia utiliza mais de 135 modelos de Gêmeos Digitais e 96 modelos preditivos voltados à demanda. Os sistemas simulam cenários e combinam informações como histórico de consumo, safras agrícolas, indicadores econômicos, capacidade das bases, disponibilidade de produto importado, preços internacionais e câmbio.
A proposta é projetar o consumo por região, produto e período, orientando decisões sobre compras, importações, estoques e movimentação entre bases.
“Os modelos preditivos são alimentados continuamente por milhares de variáveis que refletem tanto o comportamento da operação quanto fatores externos. Eles analisam histórico de consumo, safras agrícolas, indicadores macroeconômicos, preços internacionais, disponibilidade de produto e capacidade logística para projetar a demanda com meses de antecedência. Mais do que produzir previsões, essas ferramentas ampliam nossa capacidade de tomar decisões antes que mudanças de mercado produzam impactos na operação”, explica Drumond.
Estoques menores exigem controle sobre o risco
Uma das aplicações dos modelos está na definição do volume que deve permanecer armazenado em cada base. Excesso de estoque mantém capital parado e aumenta custos. Um nível muito baixo, por outro lado, pode reduzir a capacidade de resposta diante de atrasos ou aumentos inesperados de demanda.
Uma maior precisão no planejamento permitiu reduzir em R$ 900 milhões os recursos empregados em estoques, sem comprometer o nível de serviço. O dado representa capital liberado, e não necessariamente economia direta no mesmo valor.
Para avaliar o resultado, é necessário considerar não apenas a redução financeira, mas também indicadores como disponibilidade de produto, atrasos, rupturas e necessidade de compras emergenciais.
“A redução de aproximadamente R$ 900 milhões nos níveis de estoque foi resultado de uma gestão mais precisa, baseada em dados e modelos analíticos. O objetivo não é simplesmente reduzir estoques, mas manter o nível adequado em cada base para garantir segurança de abastecimento com maior eficiência no uso do capital. Esse equilíbrio é acompanhado continuamente por indicadores como nível de serviço, disponibilidade de produto e capacidade de resposta da operação”, afirma Dumond.
Algoritmos reorganizam embarques e rotas
Na execução diária, os sistemas analisam mais de 10 mil variáveis, segundo a companhia. Entre elas estão localização dos veículos, demanda, capacidade das bases, disponibilidade de produto, janelas de entrega e condições operacionais.
Em vez de analisar cada viagem separadamente, os modelos procuram organizar toda a malha logística. Uma carga pode ser redistribuída, um embarque pode ser alterado e um caminhão pode retornar transportando outro produto, reduzindo trajetos sem carga.
A companhia informa que a nova configuração permitiu reduzir em 11% o número de veículos necessários para transportar o mesmo volume. O resultado depende, porém, da manutenção dos prazos, da capacidade de resposta a imprevistos e das condições de trabalho e segurança na operação.
“A inteligência artificial nos permite enxergar a operação como uma única malha logística integrada. Em vez de otimizar cada viagem isoladamente, os algoritmos reorganizam embarques, redistribuem cargas entre bases, calculam rotas de retorno e dimensionam continuamente a frota ideal. Isso nos permitiu movimentar o mesmo volume de combustíveis com uma redução de 11% na frota necessária, aumentando a produtividade da operação sem comprometer os níveis de serviço”, disse o vice-presidente de Operações e Logística da Vibra.
Tecnologia monitora riscos nas estradas
O uso de inteligência artificial também alcança a segurança rodoviária. Câmeras e sensores instalados nos veículos podem identificar sinais de fadiga, distração, saída de faixa e outros comportamentos de risco.
Quando uma ocorrência é detectada, alertas são enviados em tempo real. Os registros também podem orientar treinamentos e mudanças nos procedimentos de segurança.
De acordo com a Vibra, a utilização das ferramentas contribuiu para uma redução de 67% nos acidentes rodoviários. Para compreender o resultado, é preciso considerar o período analisado, a quantidade de quilômetros percorridos, o tipo de ocorrência contabilizada e outras medidas adotadas simultaneamente.
“Em uma operação dessa escala, segurança é um valor inegociável. Implementamos inteligência artificial embarcada em 100% da frota rodoviária de entrega para monitorar sinais de fadiga, distração e outros comportamentos de risco em tempo real. Essa tecnologia funciona de forma preventiva, apoiando os motoristas e fortalecendo uma cultura de segurança que já contribuiu para reduzir em 67% os acidentes rodoviários”, afirmou.
Decisões críticas continuam sob responsabilidade humana
A utilização de sistemas automatizados não elimina a necessidade de acompanhamento por profissionais. Modelos podem apresentar falhas, reproduzir distorções presentes nos dados ou reagir de forma inadequada a situações que não estavam previstas no treinamento.
Na Vibra, a empresa afirma que a inteligência artificial é utilizada para automatizar tarefas repetitivas, ampliar a capacidade de análise e apoiar a tomada de decisão. A validação de ações críticas permanece sob responsabilidade das equipes.
A companhia também criou a Academia de IA, voltada à capacitação dos profissionais, e o ColaborIA, iniciativa que estimula os próprios colaboradores a desenvolver automações para atividades do cotidiano.
Nova plataforma pretende coordenar agentes de inteligência artificial
O próximo estágio anunciado pela empresa é a Torre de Controle Agêntica Autônoma. A plataforma deverá reunir agentes de inteligência artificial voltados ao monitoramento e à coordenação de compras, estoques, suprimento e distribuição.
A proposta é que esses agentes avancem da análise e recomendação para a execução de determinados ajustes na operação. A ampliação do grau de autonomia também aumenta a necessidade de mecanismos de governança, rastreabilidade, controle de acesso e revisão das decisões.
A empresa afirma que a plataforma terá supervisão humana. Ainda será necessário definir quais ações poderão ser executadas automaticamente, quais exigirão aprovação e como eventuais erros serão identificados e corrigidos.
“A inteligência artificial não substitui a experiência das pessoas; ela amplia sua capacidade de decisão. Nosso investimento em iniciativas como a Academia de IA e o ColaborIA reflete essa visão, preparando os colaboradores para utilizar tecnologia na solução de desafios reais do negócio. Ao mesmo tempo, evoluímos para um novo estágio, com a Torre de Controle Agêntica, que permitirá integrar agentes de inteligência artificial para apoiar a coordenação da operação, sempre com critérios de governança, rastreabilidade e supervisão humana “, afirma.
O uso de inteligência artificial na distribuição de combustíveis mostra como tecnologia e dados estão sendo incorporados a uma infraestrutura essencial para diferentes setores da economia. Os resultados apresentados indicam ganhos de eficiência, mas também exigem acompanhamento sobre segurança, transparência e confiabilidade dos modelos.
Em uma operação sujeita a fatores externos e mudanças rápidas, a tecnologia pode ampliar a capacidade de previsão. A continuidade do abastecimento, no entanto, depende da combinação entre modelos, infraestrutura física, profissionais capacitados e planos de resposta para situações que os sistemas não conseguem antecipar.
Esta matéria faz parte da campanha Combustível Brasil — Segurança energética move a economia.
