A última milha costuma ser o trecho mais caro e mais mal medido da operação de entrega. Mas existe uma armadilha que poucos enxergam: otimizar a última milha isoladamente pode encarecer a operação inteira.
A armadilha do trade-off
A intuição diz: para baratear o last-mile, aproxime a carga do cliente. Abra um hub de distribuição (transit point) numa região, leve a carga até lá num veículo grande e faça a ponta final num veículo menor. Funciona — até certo ponto.
O problema é que cada hub que você abre melhora o last-mile e piora o middle-mile (a transferência até esse hub). Existe um ponto ótimo nessa curva. Antes dele, abrir estrutura compensa. Depois dele, o custo de transferir passa a comer o ganho da ponta — e você está pagando mais para entregar igual.
Quem ajusta a malha no tato quase sempre descobre isso tarde: abre um hub aqui, corta um veículo ali, e só percebe que passou do ponto quando a conta aperta.
Por que o custo médio engana
Some-se a isso o problema da média. Imagine duas rotas: a A roda cheia e curta; a B sai pela metade, cruza com outra e volta vazia. No relatório, viram uma média confortável — e ninguém vê que a B custa o dobro.
Custo de entrega não se gerencia na média. Se gerencia por rota (qual veículo, cidade, dia, quanto rodou ocioso) e com middle-mile e last-mile separados — porque é a soma dos dois, o TCO da malha, que decide se a estrutura está no ótimo.
Os sintomas mais comuns
Quando se calcula o custo real, separando os dois trechos, quase sempre aparecem:
- Veículos rodando meio vazios — capacidade paga e não usada.
- Rotas que se cruzam — quilometragem e combustível jogados fora.
- Hubs demais (ou de menos) — estrutura dimensionada por hábito, não pelo ponto ótimo.
- Grade de expedição no automático — frequência de envio definida por “sempre foi assim”.
O dado que você já tem
Para enxergar tudo isso, você não precisa de um projeto de seis meses nem de um sistema novo. Precisa do histórico de entregas que sua empresa já tem — o CTe, o romaneio ou o que sai do seu sistema. Dentro dele estão origem, destino, peso e veículo: matéria-prima suficiente para reconstruir as rotas, clusterizar as entregas e calcular o custo real de middle-mile e last-mile.
Como achar o ponto ótimo, na prática
- Meça o custo real por rota — separando middle-mile e last-mile, não a média.
- Clusterize as entregas por região, respeitando janelas e prioridade.
- Simule cenários de malha — variando o número de hubs e a frota — e compare o TCO de cada um.
- Ache o ponto ótimo e veja o quanto a estrutura atual se afasta dele.
- Re-simule com frequência — o ótimo se move quando a demanda muda.
Foi para fazer exatamente isso que construímos o HubRouter: uma plataforma que simula a sua malha, acha o ponto ótimo e roda a roteirização do dia a dia nessa estrutura — com clusterização, custo separado de middle-mile e last-mile, simulação de cenários e um agente de IA que compara o plano com a execução.
Perguntas frequentes
Dá para reduzir custo de entrega sem cortar nível de serviço?
Sim. A maior parte do ganho vem de acertar a estrutura da malha (número e posição de hubs, frota, o que vai direto) e de eliminar desperdício, não de degradar o serviço.
Por que não basta um roteirizador?
Um roteirizador otimiza a sequência das paradas dentro da malha que já existe. Ele não decide a malha — quantos hubs, onde, o que vai direto. É justamente aí que mora o trade-off entre middle-mile e last-mile.
Quanto tempo leva para ver resultado?
Como o insumo (histórico de entregas) já existe, simular a malha é medido em dias, não em trimestres.
Quer ver o ponto ótimo da sua malha? Você manda o histórico de entregas que já tem e o HubRouter simula a sua rede — mostrando o ponto ótimo e o quanto a estrutura atual se afasta dele. É só chamar.