Create web/pages/tender_analysis.py

web/pages/tender_analysis.py

@@ -0,0 +1,290 @@
+import streamlit as st
+import pandas as pd
+import numpy as np
+import plotly.express as px
+from datetime import datetime
+import os
+
+def show_tender_analysis():
+    """
+    عرض صفحة تحليل المناقصات
+    """
+    st.subheader("تحليل المناقصات")
+    
+    # تقسيم الشاشة إلى جزئين
+    col1, col2 = st.columns([1, 2])
+    
+    with col1:
+        # قسم رفع الملفات
+        st.markdown("### رفع ملفات المناقصة")
+        
+        uploaded_files = st.file_uploader(
+            "قم برفع ملفات المناقصة (PDF, DOCX, XLSX)",
+            type=["pdf", "docx", "xlsx", "csv", "json"],
+            accept_multiple_files=True
+        )
+        
+        if uploaded_files:
+            st.session_state.uploaded_files = uploaded_files
+            st.success(f"تم رفع {len(uploaded_files)} ملفات بنجاح")
+            
+            # عرض قائمة الملفات
+            st.markdown("### الملفات المرفوعة")
+            for file in uploaded_files:
+                st.markdown(f"- {file.name} ({file.size / 1024:.1f} KB)")
+        
+        # خيارات التحليل
+        st.markdown("### خيارات التحليل")
+        
+        analysis_options = st.multiselect(
+            "اختر أنواع التحليل",
+            [
+                "استخراج المتطلبات الرئيسية",
+                "تحليل التكاليف التقديرية",
+                "تحليل المخاطر",
+                "تحليل المحتوى المحلي",
+                "تحليل سلاسل الإمداد",
+                "التحليل الزمني",
+                "توقع احتمالية النجاح"
+            ],
+            default=["استخراج المتطلبات الرئيسية", "تحليل التكاليف التقديرية"]
+        )
+        
+        # زر بدء التحليل
+        if st.button("بدء التحليل"):
+            if not uploaded_files:
+                st.error("يرجى رفع ملفات المناقصة أولاً")
+            elif not analysis_options:
+                st.error("يرجى اختيار نوع التحليل المطلوب")
+            else:
+                # هنا سيتم استدعاء عمليات التحليل الفعلية
+                # نستخدم هنا بيانات توضيحية للعرض فقط
+                with st.spinner("جاري تحليل المناقصة... قد تستغرق العملية بضع دقائق..."):
+                    # محاكاة وقت المعالجة
+                    import time
+                    time.sleep(2)
+                    
+                    # تخزين نتائج التحليل في حالة الجلسة
+                    st.session_state.analysis_results = {
+                        "tender_id": "T-2025-" + str(np.random.randint(1000, 9999)),
+                        "analyzed_at": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
+                        "requirements": [
+                            "توريد وتركيب معدات البنية التحتية",
+                            "صيانة الشبكات لمدة سنتين",
+                            "تدريب الموظفين على الأنظمة الجديدة",
+                            "توفير قطع الغيار اللازمة",
+                            "الالتزام بمعايير الجودة ISO 9001"
+                        ],
+                        "cost_estimate": {
+                            "total": np.random.uniform(80, 150, 1)[0].round(2),
+                            "breakdown": {
+                                "مواد": np.random.uniform(30, 60, 1)[0].round(2),
+                                "عمالة": np.random.uniform(20, 40, 1)[0].round(2),
+                                "معدات": np.random.uniform(10, 30, 1)[0].round(2),
+                                "إدارة": np.random.uniform(5, 15, 1)[0].round(2),
+                                "أخرى": np.random.uniform(5, 10, 1)[0].round(2)
+                            }
+                        },
+                        "risks": [
+                            {"name": "تأخر التوريدات", "probability": 0.4, "impact": 0.7, "score": 0.28},
+                            {"name": "تغيير المواصفات", "probability": 0.3, "impact": 0.6, "score": 0.18},
+                            {"name": "نقص العمالة الماهرة", "probability": 0.5, "impact": 0.5, "score": 0.25},
+                            {"name": "تقلبات أسعار المواد", "probability": 0.6, "impact": 0.4, "score": 0.24},
+                            {"name": "ظروف جوية غير مناسبة", "probability": 0.2, "impact": 0.3, "score": 0.06}
+                        ],
+                        "local_content": {
+                            "estimated_percentage": np.random.uniform(50, 80, 1)[0].round(2),
+                            "required_percentage": np.random.uniform(40, 60, 1)[0].round(2),
+                            "breakdown": {
+                                "عمالة محلية": np.random.uniform(60, 90, 1)[0].round(2),
+                                "مواد محلية": np.random.uniform(40, 70, 1)[0].round(2),
+                                "خدمات محلية": np.random.uniform(50, 80, 1)[0].round(2),
+                                "تدريب وتطوير": np.random.uniform(30, 60, 1)[0].round(2)
+                            }
+                        },
+                        "success_probability": np.random.uniform(60, 90, 1)[0].round(2)
+                    }
+                    
+                    st.success("تم الانتهاء من تحليل المناقصة بنجاح!")
+    
+    with col2:
+        # عرض نتائج التحليل إذا كانت متوفرة
+        if "analysis_results" in st.session_state and st.session_state.analysis_results:
+            results = st.session_state.analysis_results
+            
+            # عرض معلومات المناقصة
+            st.markdown("### معلومات المناقصة")
+            st.markdown(f"**رقم المناقصة:** {results['tender_id']}")
+            st.markdown(f"**تاريخ التحليل:** {results['analyzed_at']}")
+            
+            # تبويب لعرض مختلف أنواع التحليل
+            tabs = st.tabs([
+                "المتطلبات", 
+                "التكاليف", 
+                "المخاطر", 
+                "المحتوى المحلي", 
+                "احتمالية النجاح"
+            ])
+            
+            # تبويب المتطلبات
+            with tabs[0]:
+                st.markdown("### المتطلبات الرئيسية للمناقصة")
+                for i, req in enumerate(results["requirements"]):
+                    st.markdown(f"{i+1}. {req}")
+            
+            # تبويب التكاليف
+            with tabs[1]:
+                st.markdown("### تحليل التكاليف التقديرية")
+                
+                # إجمالي التكلفة
+                st.markdown(f"**إجمالي التكلفة التقديرية:** {results['cost_estimate']['total']} مليون ريال")
+                
+                # رسم بياني لتوزيع التكاليف
+                cost_data = {
+                    "الفئة": list(results["cost_estimate"]["breakdown"].keys()),
+                    "القيمة (مليون ريال)": list(results["cost_estimate"]["breakdown"].values())
+                }
+                
+                cost_df = pd.DataFrame(cost_data)
+                
+                fig = px.pie(
+                    cost_df, 
+                    values="القيمة (مليون ريال)", 
+                    names="الفئة",
+                    title="توزيع التكاليف التقديرية",
+                    color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Bold
+                )
+                
+                st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
+            
+            # تبويب المخاطر
+            with tabs[2]:
+                st.markdown("### تحليل المخاطر")
+                
+                # جدول المخاطر
+                risk_data = pd.DataFrame(results["risks"])
+                risk_data.columns = ["المخاطرة", "الاحتمالية", "التأثير", "الدرجة"]
+                
+                st.table(risk_data.style.format({
+                    "الاحتمالية": "{:.1%}",
+                    "التأثير": "{:.1%}",
+                    "الدرجة": "{:.1%}"
+                }))
+                
+                # مصفوفة المخاطر
+                st.markdown("### مصفوفة المخاطر")
+                
+                fig = px.scatter(
+                    risk_data, 
+                    x="الاحتمالية", 
+                    y="التأثير",
+                    size="الدرجة",
+                    text="المخاطرة",
+                    size_max=60,
+                    color="الدرجة",
+                    color_continuous_scale=px.colors.sequential.Reds,
+                    title="مصفوفة المخاطر",
+                    range_x=[0, 1],
+                    range_y=[0, 1]
+                )
+                
+                fig.update_traces(textposition="top center")
+                fig.update_layout(
+                    xaxis_title="احتمالية الحدوث",
+                    yaxis_title="مستوى التأثير"
+                )
+                
+                st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
+            
+            # تبويب المحتوى المحلي
+            with tabs[3]:
+                st.markdown("### تحليل المحتوى المحلي")
+                
+                # نسب المحتوى المحلي
+                est_pct = results["local_content"]["estimated_percentage"]
+                req_pct = results["local_content"]["required_percentage"]
+                
+                col1, col2 = st.columns(2)
+                
+                with col1:
+                    # متطلبات المحتوى المحلي
+                    st.markdown(f"**نسبة المحتوى المحلي المطلوبة:** {req_pct}%")
+                    st.progress(req_pct / 100)
+                
+                with col2:
+                    # النسبة المتوقعة
+                    st.markdown(f"**نسبة المحتوى المحلي المتوقعة:** {est_pct}%")
+                    st.progress(est_pct / 100)
+                    
+                    # حالة المحتوى المحلي (هل يلبي المتطلبات)
+                    if est_pct >= req_pct:
+                        st.success(f"المحتوى المحلي المتوقع يتجاوز المتطلبات بنسبة {est_pct - req_pct:.1f}%")
+                    else:
+                        st.error(f"المحتوى المحلي المتوقع أقل من المتطلبات بنسبة {req_pct - est_pct:.1f}%")
+                
+                # رسم بياني لمكونات المحتوى المحلي
+                local_data = {
+                    "الفئة": list(results["local_content"]["breakdown"].keys()),
+                    "النسبة (%)": list(results["local_content"]["breakdown"].values())
+                }
+                
+                local_df = pd.DataFrame(local_data)
+                
+                fig = px.bar(
+                    local_df, 
+                    x="الفئة", 
+                    y="النسبة (%)",
+                    color="النسبة (%)",
+                    color_continuous_scale=px.colors.sequential.Viridis,
+                    title="مكونات المحتوى المحلي حسب الفئة"
+                )
+                
+                st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
+            
+            # تبويب احتمالية النجاح
+            with tabs[4]:
+                st.markdown("### توقع احتمالية النجاح")
+                
+                # عرض احتمالية النجاح
+                success_prob = results["success_probability"]
+                
+                # اختيار اللون حسب النسبة
+                color = "green" if success_prob >= 80 else "orange" if success_prob >= 60 else "red"
+                
+                st.markdown(f"<h1 style='text-align: center; color: {color};'>{success_prob}%</h1>", unsafe_allow_html=True)
+                st.progress(success_prob / 100)
+                
+                # نصائح لتحسين الاحتمالية
+                st.markdown("### توصيات لتحسين فرص النجاح")
+                
+                recommendations = [
+                    "زيادة نسبة المحتوى المحلي بنسبة 5-10%",
+                    "تعزيز فريق المشروع بخبرات في مجال التقنية",
+                    "البحث عن موردين محليين بديلين للمواد الرئيسية",
+                    "وضع خطة واضحة للتعامل مع المخاطر ذات التأثير العالي",
+                    "تقديم حلول مبتكرة في المجالات التقنية"
+                ]
+                
+                for rec in recommendations:
+                    st.markdown(f"- {rec}")
+                
+                # زر لحفظ التقرير
+                if st.button("حفظ تقرير التحليل"):
+                    st.session_state.latest_analysis = results
+                    st.success("تم حفظ تقرير التحليل بنجاح!")
+        else:
+            # توجيهات للمستخدم
+            st.info("قم برفع ملفات المناقصة واختر خيارات التحليل المطلوبة، ثم اضغط على زر 'بدء التحليل' لعرض النتائج هنا.")
+            
+            # عرض مثال توضيحي
+            st.markdown("### مثال توضيحي لنتائج التحليل")
+            st.image("https://via.placeholder.com/800x500?text=مثال+لنتائج+تحليل+المناقصة", caption="مثال لنتائج تحليل المناقصة")
+
+# اختبار مستقل للصفحة
+if __name__ == "__main__":
+    st.set_page_config(
+        page_title="نظام تحليل المناقصات - تحليل المناقصات",
+        page_icon="📊",
+        layout="wide",
+    )
+    show_tender_analysis()