Ir para o conteúdo
A logística exige decisões cada vez mais complexas, influenciadas por demanda, capacidade, custos de transporte, nível de serviço e mudanças regulatórias.
Em artigo publicado na Mundo Logística, Rodrigo Pessotto Almeida, Associate Engagement Manager, e Yuri Damazo Zanferrari, Associate Manager, analisam como os Digital Twins aplicados à logística podem apoiar decisões com mais previsibilidade.
Um Digital Twin, ou gêmeo digital, é uma representação virtual de um ativo, processo ou sistema físico alimentada por dados da operação.
Na logística, pode representar uma malha completa, um centro de distribuição, uma operação de transporte ou processos específicos de armazenagem.
Ao integrar dados de sistemas como ERP, TMS e WMS, empresas podem testar cenários e avaliar impactos sobre custo logístico, nível de serviço, uso de recursos e tempo de atendimento.
O principal ganho está na possibilidade de avaliar mudanças antes de levá-las para a operação real.
Empresas podem simular, por exemplo:
Isso reduz a incerteza e ajuda a comparar alternativas antes da implementação.
Brarda et al. (2026) organizam essa evolução em três estágios:
| Estágio | Característica |
|---|---|
| Digital Model | Representação digital para modelagem e simulação |
| Digital Shadow | Incorporação de dados da operação em tempo real |
| Digital Twin | Comunicação bidirecional entre ambiente físico e digital |
Essa evolução costuma ocorrer de forma gradual, acompanhando o amadurecimento dos dados, da capacidade analítica e dos objetivos de negócio.
No Brasil, o artigo destaca o Porto de Santos, que iniciou a implantação de um modelo digital para monitorar o canal de navegação, acompanhar a ocupação dos berços e simular cenários operacionais.
A Rio Brasil Terminals também utiliza um modelo tridimensional para acompanhar movimentações em tempo real.
No cenário internacional, a DHL Supply Chain, em parceria com a Tetra Pak, implementou um armazém inteligente em Singapura baseado em Digital Twin, sensores, IoT e ferramentas analíticas.
A adoção depende de alguns elementos básicos:
Muitas organizações podem começar com modelos digitais voltados a problemas específicos e evoluir gradualmente para estruturas mais integradas.
Modelos digitais permitem simular interrupções de fornecedores, restrições de infraestrutura, eventos climáticos e mudanças regulatórias.
Esse tipo de análise ajuda empresas a antecipar impactos e estruturar planos de contingência antes que os efeitos cheguem à operação.
Os Digital Twins ampliam a capacidade de compreender impactos antes da implementação de mudanças logísticas.
Seu valor está na possibilidade de testar cenários, comparar alternativas, reduzir riscos e direcionar investimentos com mais embasamento.
Com dados, integração e objetivos claros, a simulação pode se tornar um instrumento relevante para operações mais eficientes, resilientes e adaptáveis.
Como a Peers pode ajudar?
A Peers apoia empresas na estruturação de operações mais eficientes e resilientes, conectando estratégia, dados, tecnologia e processos para transformar desafios logísticos em decisões mais assertivas. Em iniciativas com Digital Twins, essa atuação pode envolver desde a definição dos casos de uso até a estruturação dos dados, integrações e modelos necessários para apoiar simulações e decisões operacionais. Conheça nossas soluções
Onde Digital Twins podem ser aplicados na logística?
Podem ser usados em malhas logísticas, centros de distribuição, transportes, armazenagem, estoques e dimensionamento de recursos.
Qual é a diferença entre Digital Model, Digital Shadow e Digital Twin?
O Digital Model é utilizado para modelagem e simulação. O Digital Shadow incorpora dados da operação em tempo real. O Digital Twin estabelece comunicação bidirecional entre os ambientes físico e digital.
Como Digital Twins ajudam a reduzir custos?
Eles permitem testar alternativas antes da implementação e avaliar impactos sobre transporte, estoques, recursos, nível de serviço e custo logístico total.