최근 들어 전 세계에서 고령화는 빠른 속도록 진행 되고 있다. 고령화 사회로 전환되는 기간을 보면 프랑스의 경우 15년, 미국이 72년, 일본은 24년이며 국내의 경우 19년이 소요될 것으로 전망되고 있다.(참고. 한국경제학보 ‘우리나라의 고령화 취약성’ 2012) 또한 경기도 가족 여성 연구원의 ‘경기도 물류센터 지역여성인력 활용방안 연구’에 의하면, 경기도 물류센터의 피킹(picking) 부문에서 일하는 여성비율이 55.8%, 입고 및 출고처리에 각각 47.3%, 47.8%로 노동집약적인 피킹 및 분류 작업에 여성인구가 많이 분포되어 있는 것으로 나타났다.일반적으로 물류센터 내 물류활동 비용 중 오더 피킹(order picking)에 소요되는 비용은 55%로 보관(storage)이 차지하는 비중인 15%를 합하면 전체 비용의 70%를 차지하고 있다.물류센터들은 이러한 오더 피킹의 비용적인 문제에도 불구하고, 지난 수십 년 동안 수작업에 의한 GDS 오더 피킹방식을 사용해왔다. 그러나 최근 온라인 마켓, 홈쇼핑 등 전자상거래의 폭발적인 성장과 Just-in-time 주문방식의 증가, 취급 SKU수의 증가, 작업자들의 근태 등의 불확실성은 기존의 수작업 위주의 전통적인 오더 피킹 방식의 개선 필요성을 가속화 시켰으며, 이에 따라, 스태커 크레인(stacker crane) 기반의 미니로드(mini-load) 시스템, 수직 캐러설(carousel) 시스템, AGV기반의 로봇이송기술, 셔틀(Shuttle)기반의 GDS등 다양한 GDS 기술들이 개발되고 있다.
그중 미국의 아마존의 도입으로 알려진 Kiva 방식은 AGV기술에 랙을 이동시키는 기술을 추가한 형태의 시스템이며, 독일 등 유럽의 다양한 기업에서 활발히 도입되고 있는 셔틀(Shuttle) 기반의 GDS는 일반적으로 랙(Rack)과 리프터(lifter), 입·출고 스테이션을 통해 이동하는 셔틀로 구성된 보관·피킹 자동화 시스템이다. 셔틀(Shuttle) 기반의 GDS는 다품종 소량을 취급하는 온라인 쇼핑의 물류센터, 부품 공장, 제조 공장에서 활용되고 있으며, 다양한 크기의 박스나 토트(totes)를 처리하는데 적합한 시스템이다. 특히 고층으로 저장 공간을 구성할
수 있으며, 초기 설치가 되면 물동량 변화에 유연하게 대응하기 어려운 스태커 크레인 기반의 시스템에 비해 물동량의 변화에 유연한 대응이 가능한 장점이 있다 (물동량 증가에 따른 랙의 추가설치, 셔틀의 추가 배치 등)다음의 표는 스태커 크레인 방식의 AS/RS(Automated Storage & Retrieval System), KIVA방식, 셔틀방식의 AS/RS를비교한 표이다.
고령, 여성 노동인구의 작업 편의성 개선과 온라인 마켓, 홈쇼핑 등의 급속적인 확산으로 인한, 신속·정확한 물류관리에 대한 요구가 급증하고 있는 상황에서 셔틀기반의 GDS는 여성 및 고령화 인구의 물류 산업 참여에 대한 기회를 제공하고, 물류센터의 운영 효율개선에 필수적인 미래시스템으로 자리매김을 할 것으로 전망된다.
