Update app.py

app.py

@@ -603,147 +603,250 @@ def home_page():
                 legend_title_font_size=16
             )
             st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-
-def settings_page():
-    """صفحة الإعدادات"""
-    st.markdown("# ⚙️ الإعدادات")
-    
-    st.markdown("""
-    ## إعدادات النظام
-    
-    يمكنك من خلال هذه الصفحة تخصيص إعدادات النظام بما يتناسب مع احتياجاتك.
-    """)
-    
-    tab1, tab2, tab3 = st.tabs(["إعدادات عامة", "إعدادات الحساب", "الدعم والمساعدة"])
-    
-    with tab1:
-        st.markdown("### الإعدادات العامة")
         
-        st.markdown("#### إعدادات اللغة")
-        lang = st.radio(
-            "اللغة الافتراضية للنظام:",
-            ["العربية", "English"],
-            index=0
-        )
-        
-        st.markdown("#### إعدادات العرض")
-        theme = st.selectbox(
-            "السمة:",
-            ["السمة الافتراضية", "الوضع الداكن", "الوضع الفاتح"],
-            index=0
-        )
-        
-        st.markdown("#### إعدادات الإشعارات")
-        st.checkbox("تفعيل الإشعارات داخل النظام", value=True)
-        st.checkbox("تفعيل الإشعارات عبر البريد الإلكتروني", value=True)
-        
-        if st.button("حفظ الإعدادات العامة"):
-            st.success("تم حفظ الإعدادات بنجاح")
+        with col2:
+            # نسب النجاح المتوقعة للمناقصات النشطة
+            active_tenders = st.session_state.tenders_df[st.session_state.tenders_df['الحالة'].isin(['جديدة', 'مفتوحة', 'قيد التقييم'])]
+            active_tenders = active_tenders.sort_values('نسبة النجاح المتوقعة', ascending=False).head(8)
+            
+            fig = px.bar(
+                active_tenders,
+                x='نسبة النجاح المتوقعة',
+                y='رقم المناقصة',
+title='نسب النجاح المتوقعة للمناقصات النشطة',
+                color='نسبة النجاح المتوقعة',
+                color_continuous_scale='Viridis',
+                orientation='h'
+            )
+            fig.update_layout(
+                title_font_size=20,
+                title_font_family="Tajawal",
+                title_x=0.5,
+                yaxis={'categoryorder':'total ascending'}
+            )
+            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
     
     with tab2:
-        st.markdown("### إعدادات الحساب")
-        
-        st.markdown("#### البيانات الشخصية")
-        
         col1, col2 = st.columns(2)
         
         with col1:
-            st.text_input("الاسم:", value="محمد أحمد")
-            st.text_input("البريد الإلكتروني:", value="mohammed@example.com")
+            # توزيع قيم العقود
+            fig = px.histogram(
+                st.session_state.contracts_df,
+                x='القيمة',
+                nbins=10,
+                title='توزيع قيم العقود',
+                color_discrete_sequence=['#3498db']
+            )
+            fig.update_layout(
+                title_font_size=20,
+                title_font_family="Tajawal",
+                title_x=0.5,
+                xaxis_title="القيمة (ريال)",
+                yaxis_title="عدد العقود"
+            )
+            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
         
         with col2:
-            st.text_input("المسمى الوظيفي:", value="مدير مشاريع")
-            st.text_input("رقم الهاتف:", value="0555555555")
-        
-        st.markdown("#### تغيير كلمة المرور")
-        st.password_input("كلمة المرور الحالية:")
-        st.password_input("كلمة المرور الجديدة:")
-        st.password_input("تأكيد كلمة المرور الجديدة:")
-        
-        if st.button("تحديث البيانات"):
-            st.success("تم تحديث البيانات بنجاح")
-        
-        st.markdown("#### إعدادات الأمان")
-        st.checkbox("تفعيل المصادقة الثنائية", value=False)
+            # نسب المحتوى المحلي
+            fig = px.scatter(
+                st.session_state.contracts_df,
+                x='القيمة',
+                y='المحتوى المحلي',
+                size='نسبة الإنجاز',
+                color='مستوى المخاطر',
+                hover_name='رقم العقد',
+                title='نسب المحتوى المحلي للعقود',
+                color_discrete_map={
+                    'منخفض': '#2ecc71',
+                    'متوسط': '#f39c12',
+                    'عالي': '#e74c3c'
+                }
+            )
+            fig.update_layout(
+                title_font_size=20,
+                title_font_family="Tajawal",
+                title_x=0.5,
+                xaxis_title="القيمة (ريال)",
+                yaxis_title="نسبة المحتوى المحلي (%)"
+            )
+            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
     
     with tab3:
-        st.markdown("### الدعم والمساعدة")
-        
-        st.markdown("""
-        #### كيفية استخدام النظام
-        
-        يوفر النظام مجموعة من الأدوات والتحليلات التي تساعدك في إدارة المناقصات والعقود وتحليل المخاطر.
-        يمكنك الاطلاع على دليل الاستخدام للحصول على شرح تفصيلي لكافة الوظائف.
-        """)
-        
-        st.download_button(
-            "تحميل دليل الاستخدام",
-            data="محتوى دليل الاستخدام",
-            file_name="user_guide.pdf",
-            mime="application/pdf"
-        )
-        
-        st.markdown("#### التواصل مع الدعم الفني")
+        col1, col2 = st.columns(2)
         
-        with st.form("support_form"):
-            st.text_input("العنوان:")
-            st.text_area("الرسالة:")
-            st.selectbox(
-                "نوع المشكلة:",
-                ["استفسار عام", "مشكلة فنية", "اقتراح تحسين", "أخرى"]
+        with col1:
+            # مصفوفة المخاطر
+            risk_matrix = pd.crosstab(
+                st.session_state.risks_df['التأثير'], 
+                st.session_state.risks_df['الاحتمالية'],
+                margins=False
             )
-            st.file_uploader("إرفاق ملف (اختياري):")
             
-            submit_support = st.form_submit_button("إرسال")
+            # تحويل القيم إلى حرارية
+            risk_severity = {
+                ('منخفض', 'منخفضة'): 1,
+                ('منخفض', 'متوسطة'): 2,
+                ('منخفض', 'عالية'): 3,
+                ('متوسط', 'منخفضة'): 2,
+                ('متوسط', 'متوسطة'): 4,
+                ('متوسط', 'عالية'): 6,
+                ('عالي', 'منخفضة'): 3,
+                ('عالي', 'متوسطة'): 6,
+                ('عالي', 'عالية'): 9,
+                ('حرج', 'منخفضة'): 4,
+                ('حرج', 'متوسطة'): 8,
+                ('حرج', 'عالية'): 12
+            }
+            
+            # تحضير بيانات المصفوفة
+            impact_order = ['منخفض', 'متوسط', 'عالي', 'حرج']
+            probability_order = ['منخفضة', 'متوسطة', 'عالية']
+            
+            # إنشاء مصفوفة حرارية
+            heat_values = []
+            annotations = []
+            
+            for impact in impact_order:
+                heat_row = []
+                for prob in probability_order:
+                    try:
+                        value = risk_matrix.loc[impact, prob]
+                    except:
+                        value = 0
+                    heat_row.append(risk_severity.get((impact, prob), 0))
+                    annotations.append(dict(
+                        text=str(value),
+                        x=prob,
+                        y=impact,
+                        showarrow=False
+                    ))
+                heat_values.append(heat_row)
+            
+            # إنشاء الرسم البياني
+            fig = go.Figure(data=go.Heatmap(
+                z=heat_values,
+                x=probability_order,
+                y=impact_order,
+                colorscale=[
+                    [0.0, "#2ecc71"],  # أخضر للمخاطر المنخفضة
+                    [0.33, "#f1c40f"],  # أصفر للمخاطر المتوسطة
+                    [0.66, "#e67e22"],  # برتقالي للمخاطر العالية
+                    [1.0, "#e74c3c"]    # أحمر للمخاطر الحرجة
+                ],
+                showscale=False
+            ))
+            
+            # إضافة النصوص
+            for annotation in annotations:
+                fig.add_annotation(annotation)
+            
+            fig.update_layout(
+                title='مصفوفة المخاطر',
+                title_font_size=20,
+                title_font_family="Tajawal",
+                title_x=0.5,
+                xaxis_title="الاحتمالية",
+                yaxis_title="التأثير"
+            )
+            
+            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
         
-        if submit_support:
-            st.success("تم إرسال رسالتك بنجاح، سيتم التواصل معك قريباً")
-
-def about_page():
-    """صفحة حول النظام"""
-    st.markdown("# ℹ️ حول النظام")
-    
-    st.markdown("""
-    ## نظام إدارة المناقصات والعقود
-    
-    ### نبذة عن النظام
-    
-    نظام متكامل لإدارة المناقصات والعقود يعتمد على أحدث التقنيات والذكاء الاصطناعي لتحسين كفاءة العمليات وزيادة فرص النجاح.
-    يوفر النظام مجموعة من الأدوات والتحليلات التي تساعد في اتخاذ القرارات وإدارة المخاطر وتحسين المحتوى المحلي.
-    
-    ### المميزات الرئيسية
-    
-    * إدارة المناقصات والفرص التجارية
-    * تحليل وإدارة المخاطر
-    * قياس وتحسين المحتوى المحلي
-    * توقع احتمالية النجاح في المناقصات
-    * إدارة وتحليل العقود
-    * تخطيط سلسلة التوريد
-    * تحليل المتطلبات
-    
-    ### فريق التطوير
-    
-    تم تطوير هذا النظام بواسطة فريق من الخبراء المتخصصين في مجالات البرمجة والذكاء الاصطناعي وإدارة المشاريع والعقود.
+        with col2:
+            # توزيع المخاطر حسب استراتيجية المعالجة
+            treatment_counts = st.session_state.risks_df['المعالجة'].value_counts().reset_index()
+            treatment_counts.columns = ['المعالجة', 'العدد']
+            
+            fig = px.bar(
+                treatment_counts,
+                x='المعالجة',
+                y='العدد',
+                title='استراتيجيات معالجة المخاطر',
+                color='المعالجة',
+                color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Pastel
+            )
+            fig.update_layout(
+                title_font_size=20,
+                title_font_family="Tajawal",
+                title_x=0.5,
+                xaxis_title="استراتيجية المعالجة",
+                yaxis_title="عدد المخاطر"
+            )
+            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
     
-    ### التواصل
+    # قسم المناقصات القادمة
+    st.markdown("## 📅 المناقصات القادمة للإغلاق")
+    upcoming_tenders = st.session_state.tenders_df[
+        (pd.to_datetime(st.session_state.tenders_df['تاريخ الإغلاق']) > datetime.now()) &
+        (pd.to_datetime(st.session_state.tenders_df['تاريخ الإغلاق']) <= datetime.now() + timedelta(days=14))
+    ]
+    upcoming_tenders = upcoming_tenders.sort_values('تاريخ الإغلاق')
     
-    للمزيد من المعلومات أو الاستفسارات، يرجى التواصل عبر:
+    if not upcoming_tenders.empty:
+        # عرض المناقصات في جدول
+        upcoming_display = upcoming_tenders[['رقم المناقصة', 'العنوان', 'تاريخ الإغلاق', 'القيمة التقديرية', 'نسبة النجاح المتوقعة']]
+        upcoming_display['أيام متبقية'] = (pd.to_datetime(upcoming_display['تاريخ الإغلاق']) - datetime.now()).dt.days
+        upcoming_display['القيمة التقديرية'] = upcoming_display['القيمة التقديرية'].apply(lambda x: f"{x:,.0f} ريال")
+        upcoming_display['نسبة النجاح المتوقعة'] = upcoming_display['نسبة النجاح المتوقعة'].apply(lambda x: f"{x}%")
+        
+        st.dataframe(
+            upcoming_display,
+            hide_index=True,
+            use_container_width=True
+        )
+    else:
+        st.info("لا توجد مناقصات ستغلق خلال الأسبوعين القادمين")
     
-    * البريد الإلكتروني: [email protected]
-    * رقم الهاتف: 0123456789
-    """)
+    # قسم تحليل الذكاء الاصطناعي
+    st.markdown("## 🤖 تحليلات الذكاء الاصطناعي")
     
-    col1, col2, col3 = st.columns(3)
+    col1, col2 = st.columns(2)
     
     with col1:
-        st.info("إصدار النظام: 1.0.0")
+        st.markdown("### التنبؤ بنجاح المناقصات")
+        st.markdown("""
+        تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات التاريخية وتحديد العوامل المؤثرة في نجاح المناقصات. 
+        يمكن للنظام التنبؤ بنسب النجاح المتوقعة للمناقصات الجديدة بناءً على خصائصها ومتطلباتها.
+        """)
+        
+        if st.button("تحليل مناقصة جديدة", key="analyze_new_tender"):
+            with st.spinner("جاري تحليل المناقصة..."):
+                time.sleep(2)  # محاكاة وقت المعالجة
+                st.success("تم التحليل بنجاح!")
+                st.info("نسبة النجاح المتوقعة للمناق��ة: 78.5%")
+                st.markdown("""
+                **العوامل المؤثرة في النتيجة:**
+                - قدرة عالية على تلبية المتطلبات الفنية (+15%)
+                - توافق المنتج مع المعايير المطلوبة (+12%)
+                - خبرة سابقة مع نفس الجهة (+10%)
+                - المنافسة المتوقعة قوية (-7%)
+                """)
     
     with col2:
-        st.info("تاريخ الإطلاق: 2024/03/15")
-    
-    with col3:
-        st.info("آخر تحديث: 2024/03/18")
+        st.markdown("### تحليل المتطلبات")
+        st.markdown("""
+        يقوم النظام بتحليل وثائق المتطلبات باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية لاستخراج البنود المهمة والمخاطر المحتملة.
+        يساعد هذا التحليل في تقييم مدى تعقيد المتطلبات وتحديد النقاط التي تحتاج إلى اهتمام خاص.
+        """)
         
+        uploaded_file = st.file_uploader("رفع ملف متطلبات للتحليل", type=['pdf', 'docx', 'txt'])
+        if uploaded_file is not None:
+            with st.spinner("جاري تحليل المتطلبات..."):
+                time.sleep(3)  # محاكاة وقت المعالجة
+                st.success("تم تحليل المتطلبات بنجاح!")
+                
+                # عرض نتائج التحليل
+                col1, col2 = st.columns(2)
+                with col1:
+                    st.metric("عدد المتطلبات", "27")
+                    st.metric("المتطلبات الوظيفية", "19")
+                    st.metric("المتطلبات غير الوظيفية", "8")
+                
+                with col2:
+                    st.metric("درجة التعقيد", "متوسطة")
+                    st.metric("المخاطر المحتملة", "4")
+                    st.metric("البنود الغامضة", "3")
+
 def dashboard_page():
     """صفحة لوحة المؤشرات"""
     st.markdown("# 📊 لوحة المؤشرات")
@@ -900,86 +1003,6 @@ def dashboard_page():
         st.dataframe(upcoming_display, hide_index=True, use_container_width=True)
     else:
         st.info("لا توجد مناقصات قادمة خلال الثلاثين يوماً القادمة.")
-        
-def procurement_page():
-    """صفحة المناقصات والعقود"""
-    st.markdown("# 📑 المناقصات والعقود")
-    
-    tab1, tab2 = st.tabs(["المناقصات", "العقود"])
-    
-    with tab1:
-        st.markdown("## إدارة المناقصات")
-        
-        # أزرار الإجراءات
-        col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)
-        with col1:
-            if st.button("🆕 إضافة مناقصة جديدة"):
-                st.session_state.show_add_tender = True
-        
-        with col2:
-            st.button("🔍 بحث متقدم")
-        
-        with col3:
-            st.button("📊 تصدير التقرير")
-        
-        with col4:
-            st.button("🔄 تحديث البيانات")
-        
-        # عرض جدول المناقصات
-        st.markdown("### قائمة المناقصات")
-        
-        # فلاتر
-        col1, col2, col3 = st.columns(3)
-        with col1:
-            status_filter = st.multiselect(
-                "الحالة:",
-                ["الكل"] + list(st.session_state.tenders_df['الحالة'].unique()),
-                default=["الكل"]
-            )
-        
-        with col2:
-            date_range = st.date_input(
-                "تاريخ الإعلان:",
-                value=(
-                    (datetime.now() - timedelta(days=60)).date(),
-                    datetime.now().date()
-                )
-            )
-        
-        with col3:
-            min_value, max_value = st.slider(
-                "القيمة التقديرية (ريال):",
-                0, 
-                int(st.session_state.tenders_df['القيمة التقديرية'].max()),
-                (0, int(st.session_state.tenders_df['القيمة التقديرية'].max())),
-                step=100000
-            )
-        
-        # تطبيق الفلاتر
-        filtered_df = st.session_state.tenders_df.copy()
-        
-        # فلتر الحالة
-        if "الكل" not in status_filter:
-            filtered_df = filtered_df[filtered_df['الحالة'].isin(status_filter)]
-        
-        # فلتر التاريخ
-        filtered_df = filtered_df[
-            (pd.to_datetime(filtered_df['تاريخ الإعلان']) >= pd.Timestamp(date_range[0])) &
-            (pd.to_datetime(filtered_df['تاريخ الإعلان']) <= pd.Timestamp(date_range[1]))
-        ]
-        
-        # فلتر القيمة
-        filtered_df = filtered_df[
-            (filtered_df['القيمة التقد��رية'] >= min_value) &
-            (filtered_df['القيمة التقديرية'] <= max_value)
-        ]
-        
-        # عرض الجدول
-        st.dataframe(
-            filtered_df,
-            use_container_width=True,
-            hide_index=True
-        )
 
 def procurement_page():
     """صفحة المناقصات والعقود"""
@@ -1194,7 +1217,7 @@ def requirements_analysis_page():
                     st.metric("التكلفة التقديرية", "435,000 ريال")
 st.metric("درجة التعقيد", "متوسطة")
             
-          with tab2:
+            with tab2:
                 requirements_demo = pd.DataFrame({
                     "المعرف": [f"REQ-{i:03d}" for i in range(1, 11)],
                     "النوع": ["وظيفي", "وظيفي", "غير وظيفي", "وظيفي", "وظيفي", "غير وظيفي", "وظيفي", "وظيفي", "غير وظيفي", "وظيفي"],