Em resumo
- 21,8 % dos quilómetros percorridos por veículos pesados na Europa são efetuados em vazio — em França, este valor atinge 17,5 %.
- Dois problemas matemáticos estão por detrás de cada carregamento: a mochila (o que carregar?) e o bin packing (quantos camiões?).
- A taxa média de preenchimento dos camiões com mais de 20 toneladas é de apenas 69 % — um terço da capacidade é desperdiçado.
- As soluções existem, mas as ferramentas americanas levantam a questão da soberania dos dados logísticos.
- O Octave Engine resolve estes dois problemas em poucos segundos, com dados alojados em França e na Europa.
O carregamento de camiões, um problema diário
Todas as manhãs, milhares de responsáveis logísticos enfrentam a mesma questão: como carregar os camiões do dia?
A resposta parece simples. Na prática, é um verdadeiro quebra-cabeças. As mercadorias têm tamanhos, pesos e valores diferentes. Uma caixa de envelopes não ocupa o mesmo espaço que um frigorífico. Uma palete de produtos frescos não tem a mesma prioridade que um lote de material de escritório. E a capacidade de cada veículo é limitada — tanto em peso como em volume.
O resultado? Camiões que partem meio vazios. Veículos mobilizados em excesso. Custos de transporte que disparam. E um chefe de cais a fazer os seus cálculos no Excel, esperando não cometer erros.
O que a maioria dos transportadores não sabe é que este problema diário tem um nome — ou melhor, dois.
Dois problemas, mil milhões de euros em jogo
Por detrás de cada decisão de carregamento escondem-se dois problemas de otimização estudados há décadas pelos matemáticos. Têm nomes técnicos, mas a sua realidade no terreno é muito concreta.
O problema da mochila — o que carregar em primeiro lugar?
Imagine um camião de 20 toneladas. Tem 25 toneladas de mercadorias para expedir, cada uma com um valor comercial diferente. Não cabe tudo. Que artigos carregar para maximizar o valor transportado?
É o problema da mochila (ou knapsack problem). Tal como um caminheiro que tem de escolher o que colocar na sua mochila com um peso limitado, o transportador tem de arbitrar entre as mercadorias. Uma má escolha significa faturação deixada à beira da estrada.
Este problema ocorre em qualquer situação em que a procura excede a capacidade: seleção de encomendas para um contentor marítimo, carregamento de carga aérea, preparação de encomendas em e-commerce. Até a Amazon utiliza abordagens inspiradas na mochila para otimizar os seus armazéns.
O bin packing — quantos camiões são necessários?
O outro lado do problema: todas as mercadorias têm de partir. A questão já não é o que carregar, mas quantos veículos mobilizar para transportar tudo.
É o bin packing — literalmente «enchimento de contentores». Tem 50 volumes de tamanhos muito diferentes: envelopes, caixas de sapatos, caixas planas, uma máquina de lavar, um frigorífico. Como distribuí-los pelo mínimo de camiões?
Os números mostram a dimensão do problema:
- Na Europa, 21,8 % dos quilómetros percorridos por veículos pesados são efetuados por veículos vazios (Eurostat).
- A taxa média de preenchimento é de apenas 69 % para veículos com mais de 20 toneladas.
- Em França, 17,5 % das deslocações são realizadas em vazio.
- A indústria utiliza em média apenas 65 % da capacidade disponível.
- Cada camião a mais representa 5 a 10 % de margem líquida perdida (Trucknet).
Um camião a mais em cada rota, multiplicado por 250 dias úteis, representa uma despesa colossal em combustível, em motoristas e em desgaste dos veículos.
As soluções existentes — e os seus limites
Face a este problema, três abordagens dominam o mercado.
O planeamento manual continua a ser a norma para a maioria das PME do transporte. O chefe de cais apoia-se na sua experiência, numa folha de cálculo Excel e no seu conhecimento das mercadorias. É lento, sujeito a erros, e não escala quando os volumes aumentam.
As soluções de software especializadas existem — 3DPACK.ING, Optioryx, DeepPack — e são eficazes. Mas levantam uma questão raramente colocada: para onde vão os seus dados? Estas ferramentas estão maioritariamente alojadas nos Estados Unidos. Ora, os seus manifestos de carga contêm informações sensíveis: volumes transportados, valores das mercadorias, nomes de clientes. Transferi-los para fora da União Europeia significa perder o controlo sobre dados comerciais estratégicos.
Os ERP generalistas (SAP, Oracle, Dynamics 365) oferecem módulos logísticos, mas a complexidade de implementação é desproporcionada para uma necessidade de otimização de carregamento. O custo de integração, a curva de aprendizagem e a dependência de um ecossistema pesado desencorajam a maioria dos transportadores.
Octave Engine — a alternativa simples e soberana
Simples e intuitivo
Não é preciso ser cientista de dados para otimizar um carregamento. Com o Octave Engine, o processo resume-se a três etapas:
- Importe os seus dados — um ficheiro CSV ou Excel com os seus volumes, pesos e dimensões.
- Lance o cálculo — o algoritmo resolve o knapsack e o bin packing simultaneamente.
- Obtenha o seu plano de carregamento — em poucos segundos, mesmo para centenas de artigos.
Sem formação de três dias. Sem integração informática de seis meses. Uma ferramenta concebida para ser utilizada desde o primeiro minuto.
Dados soberanos e confidenciais
Esta é a diferença fundamental. O Octave Engine está alojado em França e na Europa, numa infraestrutura soberana. Os seus dados nunca saem da União Europeia.
Por que é isto importante? Porque os seus dados logísticos são dados sensíveis. Os volumes que transporta, os valores das suas mercadorias, a identidade dos seus clientes — são informações comerciais estratégicas. Com o Octave Engine, ficam confidenciais e conformes ao RGPD por conceção.
Rápido e eficaz
Os algoritmos do Octave Engine são especificamente concebidos para o knapsack e o bin packing logístico. O tempo de cálculo mede-se em segundos, não em minutos. O resultado: menos camiões na estrada, menos combustível consumido, menos CO₂ emitido.
Casos de uso concretos
A otimização do carregamento aplica-se a todos os setores do transporte:
- Grande distribuição: maximizar o preenchimento das entregas multi-pontos a supermercados e armazéns, tendo em conta as restrições de peso e volume.
- E-commerce: passar de uma taxa de utilização de 65 % para mais de 85 % graças a um algoritmo de distribuição adaptado a volumes de tamanhos muito heterogéneos.
- Construção e recolha de resíduos: minimizar as rotações de contentores e camiões nas obras, onde cada deslocação adicional é cara em tempo e combustível.
- Transporte a temperatura controlada: gerir simultaneamente as restrições de peso, volume e compatibilidade de produto — um problema de mochila multidimensional.
Cada camião conta
Um camião que parte meio vazio é dinheiro desperdiçado. Um camião a mais na estrada é combustível gasto e CO₂ emitido sem necessidade. E um chefe de cais que passa duas horas no Excel é tempo que poderia ser dedicado a tarefas de maior valor.
O bin packing e o problema da mochila não são curiosidades matemáticas. São os dois problemas concretos que cada transportador resolve — bem ou mal — todos os dias. Resolvê-los de forma eficaz significa reduzir os custos, otimizar a frota e diminuir a pegada de carbono.
O Octave Engine coloca estes algoritmos ao alcance de um clique, com a garantia de que os seus dados permanecem em França e na Europa.