Caso para verificar se as datas são iguais em um grupo

Você pode calcular por valores de função de janela bulk_orig_value, individual_orig_value, other_orig_value
com (partição por CustID, OrderDate).

Em seguida, use coalescecom a regra OrderType = "Bulk" gets preference when it is not null then "Individual" then "Other"
como coalesce(Bulk_Orig_Value, Individual_Orig_value, Other_Orig_Value) Adj_Value

Para ignorar valores 0, use nullif(Orig_Value,0)- null se Orig_Value=0.

select  custid,orderdate,ordertype,orig_value
  ,coalesce(Bulk_orig_Value,Individual_Orig_value,Other_Orig_Value) Adj_Value
from(
select *
  ,max(case when OrderType='Bulk' then nullif(Orig_Value,0) end)
       over(partition by CustID, OrderDate) Bulk_Orig_Value
  ,max(case when OrderType='Individual' then nullif(Orig_Value,0) end)
       over(partition by CustID, OrderDate) Individual_Orig_Value
  ,max(case when OrderType not in('Bulk','Individual') then nullif(Orig_Value,0) end)
       over(partition by CustID, OrderDate) Other_Orig_Value
from customer
)a

violino

Com dados de teste como

Basta usar as funções de agregação da janela min/max.

select
 MyTbl.*,
 case when min(OrderDate) over (partition by CustID) 
           <> max(OrderDate) over (partition by CustID) then Orig_Value 
      else coalesce( 
         min(case when OrderType='Bulk' then nullif(Orig_Value,0) end) over (partition by CustId), 
         min(case when OrderType='Individual' then nullif(Orig_Value,0) end) over (partition by CustId), 
         min(case when OrderType='Other' then nullif(Orig_Value,0) end) over (partition by CustId)) 
       end as adj_value
from MyTbl 

Seus dados não têm valores nulos, Orig_Value é zero para custID:C; então presumi que você quis dizer que zeros devem ser tratados como nulos?

edite para corrigir o caso D.

muito parecido com outras respostas, mas mostrando o funcionamento desconstruído e usando NULLIFZERO para ser mais explícito

usando um CTE apenas para os dados de exemplo.

with data(custid, orderdate, ordertype, orig_value) as (
    select * from values
    ('A', '2025-01-01'::date,'Bulk', 10),
    ('A', '2025-01-02'::date,'Individual', 20),
    ('B', '2025-01-03'::date,'Bulk', 30),
    ('B', '2025-01-03'::date,'Individual', 10),
    ('C', '2025-01-04'::date,'Bulk', 0),
    ('C', '2025-01-04'::date,'Individual', 5),
    ('C', '2025-01-04'::date,'Other', 8),
    ('D', '2025-01-03'::date,'Bulk', 30),
    ('D', '2025-01-03'::date,'Individual', 40)
)
select 
    max(iff(ordertype='Bulk', orig_value,null)) over (partition by custid, orderdate) as p1,
    max(iff(ordertype='Individual', orig_value,null)) over (partition by custid, orderdate) as p2,
    nullifzero(p1) as np1,
    nvl(np1,p2) as adj_value,
    *
from data
order by custid, orderdate, ordertype

dá:

e pode então ser comprimido para:

select 
    *,
    nvl(
        nullifzero(max(iff(ordertype='Bulk', orig_value,null)) over (partition by custid, orderdate)),
        max(iff(ordertype='Individual', orig_value,null)) over (partition by custid, orderdate)
    ) as adj_value,
from data
order by custid, orderdate, ordertype