Benchmarks do otimizador de corte
Publicamos os números por trás do otimizador em vez de pedir que você acredite numa promessa de marketing. Cada trabalho abaixo é gerado a partir de uma semente fixa, resolvido pelo mesmo motor que roda neste site e comparado com a forma como aquela lista de corte seria executada à mão.
Por que publicamos isto
Todo otimizador de corte diz que economiza material. Quase nenhum diz quanto, em quais trabalhos ou comparado com o quê. Isso torna a afirmação impossível de conferir. Esta página entrega o conjunto de trabalhos, a definição da linha de base, a semente e os resultados brutos, para que você possa rodar tudo de novo por conta própria e discordar de nós em pontos específicos, não no geral.
Método
O conjunto de trabalhos
Dez perfis de estoque tirados de formatos reais de fornecimento: conífera de 6 m, perfil de alumínio extrudado de 6,5 m, armadura de 12 m, rodapé de 2,44 m, tubo de aço de 6 m, MDF 2440 × 1220, compensado 2500 × 1250, compensado de bétula 1830 × 920, chapa de aço 3000 × 1500 e vidro float 3210 × 2250. Cada perfil recebe o mesmo número de trabalhos gerados, cada um com quatro a doze medidas distintas de peça e com quantidades, kerf e ajuste de extremidade realistas.
A linha de base: cortar à mão
A comparação não é com outro otimizador — é com o que acontece sem nenhum. A linha de base pega as peças na ordem em que foram escritas na lista, vai preenchendo a barra ou a chapa atual e começa uma nova assim que a próxima peça não couber. Sem ordenar, sem girar, sem olhar adiante. É assim que uma lista de corte é executada na bancada.
As métricas
Desperdício é a parcela do estoque consumido que termina como sobra, incluindo a última barra ou chapa parcialmente usada — contado do mesmo jeito nos dois lados. Unidades de estoque são as barras ou chapas realmente consumidas. O tempo de solução é o tempo de relógio só da chamada ao solver, medido num notebook comum; o solver roda no seu navegador, então nada fica na fila de um servidor.
O que fica de fora
Trabalhos em que o motor não consegue posicionar todas as peças são descartados dos dois lados, em vez de contados como vitória. Os trabalhos gerados recebem estoque folgado, para que nenhum dos métodos fique sem material. Nada é ajustado por perfil: as mesmas configurações do solver valem para os dez.
Resultados do corte linear
Barras, tubos, perfis e molduras cortados no comprimento a partir de barras de estoque.
| Perfil de estoque | Trabalhos | Desperdício NestingCalc | Desperdício cortando à mão | Desperdício eliminado |
|---|---|---|---|---|
| Softwood 6 m | 40 | 8,4% | 17,7% | 52% |
| Aluminium 6.5 m | 40 | 7,6% | 13,9% | 45% |
| Rebar 12 m | 40 | 7,5% | 17,8% | 58% |
| Skirting 2.44 m | 40 | 8,7% | 16,6% | 48% |
| Steel tube 6 m | 40 | 7,9% | 15,3% | 48% |
| Todos os perfis | 200 | 7,9% | 16,7% | 53% |
297 barras economizadas no conjunto de trabalhos (9,1%) · 157/200 trabalhos resolvidos com menos unidades de estoque
Resultados do corte de chapas
Painéis encaixados em chapas inteiras de madeira, metal ou vidro. Empacotar chapas é um problema mais difícil que o corte linear, e os números mostram isso — um punhado de retângulos de medidas sem relação entre si está perto do pior caso para qualquer algoritmo de nesting.
| Perfil de estoque | Trabalhos | Desperdício NestingCalc | Desperdício cortando à mão | Desperdício eliminado |
|---|---|---|---|---|
| MDF 2440 × 1220 | 40 | 33,1% | 45,9% | 28% |
| Plywood 2500 × 1250 | 40 | 33,1% | 44,9% | 26% |
| Birch ply 1830 × 920 | 40 | 35,1% | 47,9% | 27% |
| Steel 3000 × 1500 | 40 | 35,0% | 46,6% | 25% |
| Float glass 3210 × 2250 | 40 | 28,5% | 45,3% | 37% |
| Todos os perfis | 200 | 32,1% | 45,8% | 30% |
300 chapas economizadas no conjunto de trabalhos (19,5%) · 171/200 trabalhos resolvidos com menos unidades de estoque
Velocidade
O solver roda localmente no seu navegador: nada é enviado, nada entra em fila e não há limite de plano gratuito para esbarrar.
| Métrica | Mediana | Percentil 95 | Trabalho mais lento |
|---|---|---|---|
| Tempo de solução — corte linear | 0,05 ms | 0,20 ms | 0,74 ms |
| Tempo de solução — corte de chapas | 0,03 ms | 0,32 ms | 0,66 ms |
Como o NestingCalc se compara com outros otimizadores de corte
A economia de material é só parte da decisão. A maioria dos otimizadores de corte são produtos por assinatura que limitam o plano gratuito por número de peças ou por trabalhos por dia, e nenhum dos quatro abaixo publica uma versão em Markdown de suas páginas nem um servidor MCP para assistentes de IA. É aqui que a NestingCalc se posiciona.
| Recurso | NestingCalc | CutList Evolution | OptiCutter | SmartCut.pro | CutList Optimizer |
|---|---|---|---|---|---|
| Limite do plano gratuito | sem limite | 40 | plano gratuito | não publicado | 5 / 24 h |
| Planos pagos | nenhum | 150 – 2000 | €9 – 99 | $2.50 – 779 | por faixas |
| Idiomas da interface | 19 | 1 | 11 | 21 | vários |
| Corte linear e de chapas | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Calculadoras da indústria madeireira (Hoppus, JAS, estufa, UEQ, retração) | 16 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Versão em Markdown de cada página para agentes de IA | ✓ | — | — | — | — |
| Servidor MCP para assistentes de IA | ✓ 32 | — | — | — | — |
| Dados de benchmark reproduzíveis publicados | ✓ | só artigos | — | — | — |
| Configuração da espessura de corte (kerf) | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Bloqueio de veio/rotação por peça | ✓ | ✓ | não publicado | não publicado | ✓ |
| Fitas de borda | ✓ | ✓ | não publicado | não publicado | ✓ |
| Sobras reutilizáveis (gestão de retalhos) | apenas linear | ✓ | não publicado | ✓ | não publicado |
| Etiquetas de peças e folhas de corte em PDF | impressão do navegador | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Projetos guardados e histórico de planos | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
Os detalhes dos concorrentes foram lidos das páginas públicas de cada fornecedor a 31 de agosto e verificados novamente a 10 de setembro de 2026; descrevem o plano de entrada, salvo indicação em contrário. Os planos e limites mudam — consulte a página do fornecedor antes de decidir.
Uma nota sobre assistentes de IA
Cada página deste site tem um gêmeo em Markdown no mesmo endereço mais /index.md, listado no llms.txt, e as 29 calculadoras são expostas como ferramentas em um servidor MCP público. É proposital: quando alguém pergunta a um assistente de IA quantas tábuas um trabalho exige, o assistente pode ler o método e chamar a calculadora em vez de chutar. Não bloqueamos rastreadores de IA — preferimos ser citados com o método à vista a não sermos citados.
Reproduza estes números
O benchmark é um teste dentro do repositório, não um slide. Clone o projeto, rode o comando abaixo e ele regenera exatamente o conjunto de dados que esta página exibe — mesma semente, mesmos trabalhos, mesmos resultados. Os limiares de qualidade publicados são verificados nesse teste, então uma regressão quebra o build em vez de mudar esta página em silêncio.
BENCH_WRITE=1 pnpm --filter @cutting/engine testPerguntas
Este benchmark é independente?
Não. Nós escrevemos, nós rodamos e ele mede o nosso próprio solver. É exatamente por isso que a semente, o gerador, a definição da linha de base e os dados brutos estão todos publicados: você não precisa acreditar em nada disso na nossa palavra, pode rodar de novo e conferir. Trate qualquer número não auditado de qualquer fornecedor — inclusive nós — como uma afirmação a verificar, não como um fato.
Por que comparar com o corte manual em vez de com outros otimizadores?
Porque é a comparação honesta que conseguimos de fato publicar. Rodar produtos concorrentes por assinatura em escala para pontuá-los significaria contornar os limites dos planos gratuitos, e qualquer resultado seria o retrato de uma versão que não controlamos. O corte manual é o método que a maioria das pessoas está realmente substituindo, e pode ser definido com precisão suficiente para você reproduzir. A tabela de recursos acima cobre o resto da comparação.
Por que o desperdício em chapas é tão maior que o linear?
Por dois motivos. Encaixar retângulos de medidas sem relação entre si está perto do pior caso para qualquer algoritmo de empacotamento, e este gerador produz de propósito medidas variadas, em vez das peças repetidas de um trabalho real de marcenaria. Além disso, a última chapa parcialmente usada conta integralmente como desperdício. Trabalhos reais com peças que se repetem encaixam bem melhor; o que importa aqui é a comparação com a linha de base, não o número absoluto.
O otimizador encontra o plano matematicamente ótimo?
Não, e nada que rode instantaneamente num navegador encontra. O cutting stock é NP-difícil: provar que um plano é ótimo custa tempo exponencial conforme o número de peças cresce. O motor usa heurísticas consagradas — peça maior primeiro com posicionamento best-fit para comprimentos, empacotamento em fileiras (shelf) para chapas — que chegam perto, rodam em bem menos de um milissegundo e são consistentes de uma execução para outra.
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