客户和伙伴经常会问个问题：“算法建模和谷斗建模有什么区别？” 接下来，我们通过一个“计算可用总零部件库存”的单一场景，直观对比算法建模与谷斗建模的差异。

1. 业务目标：计算“可用总零部件库存量 z”

2. 核心数据：

1. x：在途零部件数量（业务对象“甲”）

2. y：库存零部件数量（业务对象“乙”） 

3. 基础计算逻辑：z = x + y

4. 业务规则变化

1. 规则1： 在途零部件，只有预计送达时间在3天内的 (Delivery < 3d)，才计入可用库存

2. 规则2： 库存零部件，只有库龄小于30天的 (Status < 30d)，才计入可用库存

区别分析：算法建模 vs. 谷斗建模

总结 (延续例子)

算法建模 像是在每次业务规则变化时，都需要重写或大幅修改那道计算“总可用库存”z的数学题本身。 题目会变得越来越长、越复杂（嵌套各种IF条件）。只有出题人（算法工程师）才能改这道题。

谷斗建模 则像是：

先清晰定义“在途零部件”（甲）和“库存零部件”（乙）这两个实体。

给每个实体配备一个“智能助手”（模型配置）。

告诉甲的助手：“只帮我数3天内能到的” (规则1配置在甲模型上)。

告诉乙的助手：“只帮我数库龄小于30天的” (规则2配置在乙模型上)。

最后，你只需要问这两个助手：“你们现在各自符合要求的数量是多少？”（甲输出过滤后的x，乙输出过滤后的y）。

然后，用一个极其简单且永不改变的指令：“把这两个助手报给我的数加起来”（z = x + y），就得到了总可用库存 z。

谷斗科技产品的关键支撑

谷斗的核心产品资源智能优化协同平台（RSO Plat），其建模方式正是上述“谷斗建模”思想的体现。平台通常提供：

• 可视化业务建模工具： 允许用户定义业务对象（如“在途单”、“库存物料”）、它们的属性（如“预计送达时间”、“入库日期”）、以及它们之间的关系。

• 规则引擎/逻辑配置器： 提供直观的界面（可能是图形化拖拽、条件表达式配置等），让用户（包括业务人员）能够在定义好的业务模型上配置各种业务规则（如过滤条件、状态转换、计算逻辑片段）。

• 模型计算引擎： 执行定义好的业务对象模型及其关联规则，计算出符合当前规则约束的模型输出值（如过滤后的x, y）。

• 优化/计算引擎： 接收经过业务模型和规则处理后的“纯净”数据（如x, y），执行核心的优化算法或计算公式（如z = x + y，或更复杂的排产优化算法）。这部分通常由算法工程师设计实现，但相对稳定。

• 协同工作流： 支持业务专家、算法工程师等不同角色在平台上协作完成建模、规则配置、算法设计和应用部署。

结论

谷斗建模的核心创新在于将易变的业务规则从稳定的核心计算逻辑（算法）中剥离出来。通过为业务对象建立独立、可配置规则的模型，实现了业务逻辑与算法逻辑的解耦。这使得在业务规则频繁变化的复杂场景下（如供应链管理），系统能更敏捷地响应变化（业务人员可配置规则），大幅降低维护成本（修改局部化、基础算法稳定），并提升整体系统的健壮性和可扩展性。而传统的算法建模在处理这类频繁变化的业务规则时，会显得笨拙、低效且难以维护。