A digitalização resolveu uma antiga dificuldade da gestão de combustíveis: a falta de informação.

Hoje, sistemas de automação conseguem registrar quem abasteceu, qual máquina ou veículo recebeu o combustível, o volume liberado, o horário da operação e as leituras de hodômetro ou horímetro.

O avanço, porém, trouxe um novo desafio: como encontrar, entre milhares de lançamentos, os poucos casos que realmente exigem atenção?

O problema ganha relevância diante do peso do diesel nas atividades produtivas.

Segundo a Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis (ANP), as vendas de diesel B atingiram o recorde de 69,47 bilhões de litros em 2025, alta de 3% em relação ao ano anterior.

No transporte rodoviário, o combustível representa entre 30% e 40% do valor do frete, conforme apresentação publicada pela própria agência em 2026.

O insumo também está entre os custos essenciais de grandes obras e operações agrícolas, florestais e de mineração, que mobilizam centenas de máquinas e pontos de abastecimento.

Para o engenheiro Nelson Margarido, coletar dados não é o mesmo que utilizá-los na gestão.

“Se uma empresa realiza 10 mil abastecimentos por mês, não faz sentido ocupar o tempo de um profissional conferindo 10 mil linhas”, diz ele, que é especialista em automação de abastecimento e diretor operacional da Korth.

“A maioria dos registros provavelmente estará dentro da normalidade. O que a gestão precisa é identificar quais situações fogem do comportamento esperado e por onde a análise deve começar”, afirma.

Segundo ele, um volume aparentemente incompatível com o equipamento pode ter diferentes explicações.

A capacidade do tanque pode estar cadastrada incorretamente, a leitura do horímetro pode ter sido digitada de forma errada ou a máquina pode ter passado a trabalhar em uma condição mais exigente.

Por isso, Margarido alerta que uma ocorrência fora do padrão não deve ser tratada automaticamente como fraude ou desvio.

O dado funciona como ponto de partida para uma verificação que deve considerar o contexto da atividade.

Para Margarido, ocorrência fora do padrão não deve ser tratada automaticamente como fraude ou desvio

O mesmo cuidado vale para as comparações de consumo.

Equipamentos iguais podem apresentar desempenhos distintos conforme o terreno, a carga, a aplicação e o ritmo de trabalho.

Na avaliação do especialista, uma referência única para toda a frota pode gerar distorções.

“Uma escavadeira não precisa apresentar o mesmo consumo de outra que trabalha em uma frente de serviço diferente.”, assinala.

Além das referências gerais, é necessário comparar cada máquina com o próprio histórico e procurar mudanças relevantes em seu comportamento. Isso torna a análise mais coerente com a realidade”, explica.

"É necessário comparar cada máquina com o próprio histórico e procurar mudanças relevantes em seu comportamento", relata Margarido.

A repetição de uma inconsistência também pode indicar um problema sistêmico.

“Se o alerta aparecer 300 vezes, por exemplo, a origem pode estar em um único cadastro incorreto, falha de procedimento, determinado ponto de abastecimento ou dificuldade concentrada em determinada equipe”, afirma.

Nesse caso, investigar cada registro separadamente tende a consumir tempo sem resolver a causa.

“Agrupar as ocorrências, observar a severidade e identificar elementos em comum permite corrigir o processo que está produzindo os desvios”, afirma o engenheiro, cuja empresa desenvolveu a Inteligência Operacional do Guardian Web.

“Essa solução faz a triagem dos abastecimentos, procura inconsistências e comportamentos anormais e organiza as ocorrências por prioridade”, relata Margarido, destacando que a solução não substitui o conhecimento do gestor, “mas indica onde esse conhecimento pode ser mais bem-aplicado”.