Em 18 de setembro de 2026, o Google Research apresentou o MilleMiglia, um gerador de instâncias de código aberto criado para produzir benchmarks realistas de logística de middle-mile, o trecho intermediário que conecta centros de distribuição em escala regional e continental. O trabalho é assinado pelos engenheiros de software Aymane Lotfi, da área de Ads & Commerce, e Thibaut Cuvelier, do Google Research.
Foi publicado no blog da empresa com o objetivo declarado de aproximar a teoria acadêmica da operação industrial.
O elo esquecido da cadeia logística
A pesquisa em logística concentrou-se historicamente na primeira e na última milha, ambas normalmente modeladas como variantes do problema de roteamento de veículos (VRP).
A primeira milha leva mercadorias de produtores até os pontos iniciais de consolidação. A última cuida da entrega ao consumidor final.
Nos dois casos, uma remessa permanece em um único veículo desde a origem até o destino.
O desafio é essencialmente de atribuição e sequenciamento: definir qual veículo atende cada conjunto de entregas e em que ordem, geralmente dentro de um único dia.
A milha intermediária opera de outra forma. É o trecho de maior distância, responde por uma parcela expressiva dos custos totais e determina se um produto chega fresco ou deteriorado.
Ainda assim, recebeu bem menos atenção da pesquisa operacional.
O motivo é prático: as empresas de logística tratam topologias de rede e volumes de demanda como informação proprietária altamente sensível. Isso deixou pesquisadores sem dados públicos padronizados para testar algoritmos nessa frente.
Como o millemiglia ataca o problema
O MilleMiglia é um gerador de instâncias escrito em C++, projetado para criar benchmarks realistas para problemas de entrega de middle-mile.
A proposta é produzir cenários que reproduzam a complexidade de redes reais sem abrir mão da privacidade, ou seja, sem expor informações confidenciais de operadores logísticos.
O código e a documentação estão disponíveis no repositório oficial no GitHub. A abordagem está descrita no artigo "A Novel Instance Generator for Simulating Middle-Mile Logistics Networks", publicado no HAL.
Uma corrida de revezamento entre centros de distribuição
Na prática, a milha intermediária funciona como uma corrida de revezamento. Uma única remessa pode ser transportada por vários veículos diferentes ao longo de uma rede continental, chegando ao destino talvez uma semana depois de partir.
Nos centros de distribuição intermediários, a carga é descarregada, separada por destino e consolidada com outros fretes antes de embarcar no próximo veículo.
Isso cria um problema complexo de sincronização: a remessa precisa chegar ao centro dentro de uma janela de tempo específica para pegar o caminhão programado. Se perder a conexão, fica parada até o próximo ciclo, acumulando atraso.
O exemplo usado pelos autores é um doce holandês, o poffert, que precisa percorrer cerca de 700 km (450 milhas) até a casa do consumidor.
As mercadorias saem de um fabricante em Groningen, na Holanda, e seguem primeiro para o centro regional de Utrecht. De lá, pegam o primeiro caminhão com destino a Antuérpia, na Bélgica, para chegar no mesmo dia.
Como o caminhão mais imediato para Paris está cheio e o cliente optou pelo envio padrão, a carga segue no segundo caminhão, no dia seguinte, de Antuérpia para Paris. O pacote chega à capital francesa na noite do segundo dia e entra na rede de última milha para a entrega final em Versalhes no dia seguinte.
Por que isso importa
A logística de middle-mile sustenta aplicações variadas. Vai do transporte de mercadorias de fábricas para consumidores do e-commerce e varejistas em centros urbanos até o envio das peças certas de plantas individuais e armazéns centrais para montadoras e lojas.
Inclui também movimentos sensíveis ao tempo, como o transporte de medicamentos com temperatura controlada entre instalações de armazenamento e hospitais.
Ao oferecer benchmarks abertos e realistas, o MilleMiglia tenta encurtar a distância entre a teoria acadêmica e a operação industrial. Permite que pesquisadores otimizem redes complexas de milha intermediária sem depender de dados que as empresas não podem divulgar.
Segundo os autores, o resultado esperado é uma cadeia de suprimentos global mais robusta e eficiente, e mais encomendas chegando no prazo.
Fontes e links
- MilleMiglia: A realistic instance generator for middle-mile logistics — Google Research
- Paper: A Novel Instance Generator for Simulating Middle-Mile Logistics Networks
- Código no GitHub
