Create web/pages/procurement.py

web/pages/procurement.py

@@ -0,0 +1,536 @@
+import streamlit as st
+import pandas as pd
+import numpy as np
+import plotly.express as px
+import plotly.graph_objects as go
+from datetime import datetime, timedelta
+
+def show_procurement():
+    """
+    عرض صفحة إدارة المشتريات والعقود
+    """
+    st.subheader("إدارة المشتريات والعقود")
+    
+    # الخيارات الفرعية
+    tabs = st.tabs(["العقود النشطة", "أوامر الشراء", "المناقصات الداخلية", "تقييم الموردين"])
+    
+    # تبويب العقود النشطة
+    with tabs[0]:
+        show_active_contracts()
+    
+    # تبويب أوامر الشراء
+    with tabs[1]:
+        show_purchase_orders()
+    
+    # تبويب المناقصات الداخلية
+    with tabs[2]:
+        show_internal_tenders()
+    
+    # تبويب تقييم الموردين
+    with tabs[3]:
+        show_vendor_evaluation()
+
+def show_active_contracts():
+    """
+    عرض بيانات العقود النشطة
+    """
+    st.markdown("## العقود النشطة")
+    
+    # إنشاء بيانات توضيحية للعقود
+    current_date = datetime.now().date()
+    
+    contracts_data = {
+        "رقم العقد": ["C-2025-1001", "C-2025-1042", "C-2024-0987", "C-2024-0912", "C-2025-1123", 
+                     "C-2024-0875", "C-2025-1088", "C-2025-1156", "C-2024-0932", "C-2025-1201"],
+        "المورد": ["شركة الصناعات السعودية", "مؤسسة الخليج للمقاولات", "شركة الرياض للإنشاءات",
+                  "الشركة العربية للمعدات", "مصنع المنتجات الإسمنتية", "شركة تقنيات البناء",
+                  "مؤسسة المدار للتوريدات", "شركة البنية التحتية المتكاملة", "مصنع الصلب السعودي",
+                  "شركة الأنابيب الوطنية"],
+        "نوع العقد": ["توريد مواد", "مقاولات", "خدمات هندسية", "تأجير معدات", "توريد مواد",
+                     "خدمات فنية", "توريد مواد", "مقاولات", "توريد مواد", "توريد مواد"],
+        "تاريخ البدء": [
+            current_date - timedelta(days=120),
+            current_date - timedelta(days=90),
+            current_date - timedelta(days=210),
+            current_date - timedelta(days=180),
+            current_date - timedelta(days=60),
+            current_date - timedelta(days=240),
+            current_date - timedelta(days=45),
+            current_date - timedelta(days=30),
+            current_date - timedelta(days=150),
+            current_date - timedelta(days=15)
+        ],
+        "تاريخ الانتهاء": [
+            current_date + timedelta(days=245),
+            current_date + timedelta(days=270),
+            current_date + timedelta(days=155),
+            current_date + timedelta(days=185),
+            current_date + timedelta(days=305),
+            current_date + timedelta(days=125),
+            current_date + timedelta(days=320),
+            current_date + timedelta(days=335),
+            current_date + timedelta(days=215),
+            current_date + timedelta(days=350)
+        ],
+        "القيمة (مليون ريال)": [12.5, 28.7, 8.3, 6.2, 9.1, 5.4, 7.8, 15.6, 11.2, 10.9],
+        "نسبة الإنجاز (%)": [45, 30, 75, 65, 20, 80, 15, 10, 60, 5]
+    }
+    
+    # إنشاء DataFrame
+    contracts_df = pd.DataFrame(contracts_data)
+    
+    # إضافة المدة المتبقية
+    contracts_df["المدة المتبقية (يوم)"] = (contracts_df["تاريخ الانتهاء"] - current_date).dt.days
+    
+    # تصنيف الحالة
+    conditions = [
+        (contracts_df["المدة المتبقية (يوم)"] < 30),
+        (contracts_df["المدة المتبقية (يوم)"] < 90),
+        (contracts_df["المدة المتبقية (يوم)"] >= 90)
+    ]
+    values = ["على وشك الانتهاء", "متوسطة", "طويلة الأجل"]
+    colors = ["#D32F2F", "#FFC107", "#4CAF50"]
+    
+    contracts_df["حالة العقد"] = np.select(conditions, values)
+    
+    # عرض فلاتر البحث
+    col1, col2, col3 = st.columns(3)
+    
+    with col1:
+        contract_type_filter = st.selectbox(
+            "نوع العقد",
+            ["الكل"] + sorted(contracts_df["نوع العقد"].unique().tolist())
+        )
+    
+    with col2:
+        status_filter = st.selectbox(
+            "حالة العقد",
+            ["الكل"] + sorted(contracts_df["حالة العقد"].unique().tolist())
+        )
+    
+    with col3:
+        min_value = st.number_input("الحد الأدنى للقيمة (مليون ريال)", 0.0, 50.0, 0.0)
+    
+    # تطبيق الفلاتر
+    filtered_df = contracts_df.copy()
+    
+    if contract_type_filter != "الكل":
+        filtered_df = filtered_df[filtered_df["نوع العقد"] == contract_type_filter]
+    
+    if status_filter != "الكل":
+        filtered_df = filtered_df[filtered_df["حالة العقد"] == status_filter]
+    
+    if min_value > 0:
+        filtered_df = filtered_df[filtered_df["القيمة (مليون ريال)"] >= min_value]
+    
+    # عرض العقود المصفاة
+    st.dataframe(filtered_df, use_container_width=True)
+    
+    # تحليلات العقود
+    st.markdown("### تحليلات العقود")
+    
+    col1, col2 = st.columns(2)
+    
+    with col1:
+        # توزيع العقود حسب النوع
+        type_distribution = contracts_df.groupby("نوع العقد")["القيمة (مليون ريال)"].sum().reset_index()
+        
+        fig1 = px.pie(
+            type_distribution,
+            values="القيمة (مليون ريال)",
+            names="نوع العقد",
+            title="توزيع قيمة العقود حسب النوع",
+            color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Bold
+        )
+        
+        fig1.update_traces(textposition="inside", textinfo="percent+label")
+        
+        st.plotly_chart(fig1, use_container_width=True)
+    
+    with col2:
+        # توزيع العقود حسب الحالة
+        status_distribution = contracts_df.groupby("حالة العقد").agg({
+            "رقم العقد": "count",
+            "القيمة (مليون ريال)": "sum"
+        }).reset_index()
+        
+        status_distribution.columns = ["الحالة", "عدد العقود", "إجمالي القيمة (مليون ريال)"]
+        
+        # ترتيب الحالات
+        status_order = {"على وشك الانتهاء": 1, "متوسطة": 2, "طويلة الأجل": 3}
+        status_distribution["الترتيب"] = status_distribution["الحالة"].map(status_order)
+        status_distribution = status_distribution.sort_values("الترتيب")
+        
+        # اختيار الألوان حسب الحالة
+        status_colors = {"على وشك الانتهاء": "#D32F2F", "متوسطة": "#FFC107", "طويلة الأجل": "#4CAF50"}
+        
+        fig2 = px.bar(
+            status_distribution,
+            x="الحالة",
+            y="إجمالي القيمة (مليون ريال)",
+            color="الحالة",
+            text="عدد العقود",
+            title="توزيع العقود حسب المدة المتبقية",
+            color_discrete_map=status_colors
+        )
+        
+        fig2.update_traces(texttemplate="%{text} عقد", textposition="outside")
+        
+        st.plotly_chart(fig2, use_container_width=True)
+    
+    # العقود القريبة من الانتهاء
+    st.markdown("### العقود على وشك الانتهاء")
+    
+    expiring_contracts = contracts_df[contracts_df["المدة المتبقية (يوم)"] < 30].sort_values("المدة المتبقية (يوم)")
+    
+    if not expiring_contracts.empty:
+        for _, contract in expiring_contracts.iterrows():
+            st.markdown(f"""
+            **{contract['رقم العقد']} - {contract['المورد']}**  
+            **نوع العقد:** {contract['نوع العقد']}  
+            **المدة المتبقية:** {contract['المدة المتبقية (يوم)']} يوم  
+            **نسبة الإنجاز:** {contract['نسبة الإنجاز (%)']}%  
+            **القيمة:** {contract['القيمة (مليون ريال)']} مليون ريال
+            """)
+            
+            # شريط التقدم
+            st.progress(contract['نسبة الإنجاز (%)'] / 100)
+            st.markdown("---")
+    else:
+        st.info("لا توجد عقود على وشك الانتهاء خلال الشهر القادم")
+
+def show_purchase_orders():
+    """
+    عرض أوامر الشراء
+    """
+    st.markdown("## أوامر الشراء")
+    
+    # إنشاء بيانات توضيحية لأوامر الشراء
+    current_date = datetime.now().date()
+    
+    po_data = {
+        "رقم أمر الشراء": [f"PO-{2025}-{i:04d}" for i in range(1001, 1011)],
+        "المورد": [
+            "شركة الصناعات السعودية", "مؤسسة الخليج للمقاولات", "شركة الرياض للإنشاءات",
+            "الشركة العربية للمعدات", "مصنع المنتجات الإسمنتية", "شركة تقنيات البناء",
+            "مؤسسة المدار للتوريدات", "شركة البنية التحتية المتكاملة", "مصنع الصلب السعودي",
+            "شركة الأنابيب الوطنية"
+        ],
+        "المشروع": [
+            "مشروع توسعة شبكة الطرق", "بناء المدارس", "تطوير البنية التحتية",
+            "تحديث شبكة المياه", "بناء المستشفى التخصصي", "إنشاء مركز البيانات",
+            "توسعة المطار", "تطوير الحدائق ال��امة", "بناء المجمع السكني",
+            "تطوير شبكة الصرف الصحي"
+        ],
+        "تاريخ الطلب": [
+            current_date - timedelta(days=np.random.randint(5, 60)) for _ in range(10)
+        ],
+        "تاريخ التسليم المتوقع": [
+            current_date + timedelta(days=np.random.randint(5, 45)) for _ in range(10)
+        ],
+        "القيمة (ريال)": [
+            np.random.randint(50000, 5000000) for _ in range(10)
+        ],
+        "الحالة": np.random.choice(
+            ["جديد", "قيد المعالجة", "تم الشحن", "تم الاستلام", "مغلق"],
+            size=10,
+            p=[0.2, 0.3, 0.2, 0.2, 0.1]
+        )
+    }
+    
+    # إنشاء DataFrame
+    po_df = pd.DataFrame(po_data)
+    
+    # عرض فلاتر البحث
+    col1, col2 = st.columns(2)
+    
+    with col1:
+        status_filter = st.selectbox(
+            "حالة أمر الشراء",
+            ["الكل"] + sorted(po_df["الحالة"].unique().tolist())
+        )
+    
+    with col2:
+        vendor_filter = st.selectbox(
+            "المورد",
+            ["الكل"] + sorted(po_df["المورد"].unique().tolist())
+        )
+    
+    # تطبيق الفلاتر
+    filtered_po = po_df.copy()
+    
+    if status_filter != "الكل":
+        filtered_po = filtered_po[filtered_po["الحالة"] == status_filter]
+    
+    if vendor_filter != "الكل":
+        filtered_po = filtered_po[filtered_po["المورد"] == vendor_filter]
+    
+    # عرض أوامر الشراء المصفاة
+    st.dataframe(filtered_po, use_container_width=True)
+    
+    # تحليلات أوامر الشراء
+    st.markdown("### تحليلات أوامر الشراء")
+    
+    col1, col2 = st.columns(2)
+    
+    with col1:
+        # توزيع أوامر الشراء حسب الحالة
+        status_counts = po_df.groupby("الحالة").size().reset_index(name="العدد")
+        
+        fig1 = px.pie(
+            status_counts,
+            values="العدد",
+            names="الحالة",
+            title="توزيع أوامر الشراء حسب الحالة",
+            color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Bold
+        )
+        
+        fig1.update_traces(textposition="inside", textinfo="percent+label")
+        
+        st.plotly_chart(fig1, use_container_width=True)
+    
+    with col2:
+        # قيمة أوامر الشراء حسب المورد
+        vendor_values = po_df.groupby("المورد")["القيمة (ريال)"].sum().reset_index()
+        vendor_values = vendor_values.sort_values("القيمة (ريال)", ascending=False).head(5)
+        
+        fig2 = px.bar(
+            vendor_values,
+            x="المورد",
+            y="القيمة (ريال)",
+            title="أعلى 5 موردين حسب قيمة أوامر الشراء",
+            color="القيمة (ريال)",
+            color_continuous_scale="Viridis"
+        )
+        
+        fig2.update_yaxes(title_text="القيمة (ريال)")
+        
+        st.plotly_chart(fig2, use_container_width=True)
+    
+    # إضافة أمر شراء جديد
+    st.markdown("### إضافة أمر شراء جديد")
+    
+    with st.expander("إضافة أمر شراء جديد"):
+        col1, col2 = st.columns(2)
+        
+        with col1:
+            new_vendor = st.selectbox("المورد", sorted(po_df["المورد"].unique().tolist()))
+            new_project = st.selectbox("المشروع", sorted(po_df["المشروع"].unique().tolist()))
+            new_value = st.number_input("القيمة (ريال)", min_value=1000, max_value=10000000, value=100000)
+        
+        with col2:
+            new_delivery_date = st.date_input("تاريخ التسليم المتوقع", value=current_date + timedelta(days=30))
+            new_description = st.text_area("وصف الطلب", height=100)
+        
+        if st.button("إضافة أمر الشراء"):
+            st.success(f"تم إضافة أمر الشراء بنجاح للمورد {new_vendor} بقيمة {new_value:,} ريال")
+
+def show_internal_tenders():
+    """
+    عرض المناقصات الداخلية
+    """
+    st.markdown("## المناقصات الداخلية")
+    
+    # إنشاء بيانات توضيحية للمناقصات الداخلية
+    current_date = datetime.now().date()
+    
+    tenders_data = {
+        "رقم المناقصة": [f"IT-{2025}-{i:04d}" for i in range(1001, 1009)],
+        "العنوان": [
+            "توريد معدات بناء ثقيلة",
+            "شراء مواد إنشائية",
+            "خدمات نقل وشحن",
+            "توريد أنظمة تكييف",
+            "خدمات تركيب كهربائية",
+            "توريد محولات كهربائية",
+            "خدمات أمن وسلامة",
+            "توريد أنظمة مراقبة"
+        ],
+        "المشروع": [
+            "مشروع توسعة شبكة الطرق", "بناء المدارس", "تطوير البنية التحتية",
+            "تحديث شبكة المياه", "بناء المستشفى التخصصي", "إنشاء مركز البيانات",
+            "توسعة المطار", "تطوير الحدائق العامة"
+        ],
+        "تاريخ النشر": [current_date - timedelta(days=np.random.randint(5, 30)) for _ in range(8)],
+        "الموعد النهائي": [current_date + timedelta(days=np.random.randint(10, 45)) for _ in range(8)],
+        "القيمة التقديرية (ريال)": [
+            np.random.randint(200000, 10000000) for _ in range(8)
+        ],
+        "عدد العروض المستلمة": [np.random.randint(0, 10) for _ in range(8)],
+        "الحالة": np.random.choice(
+            ["مفتوحة", "مغلقة", "قيد التقييم", "تم الترسية", "ملغاة"],
+            size=8,
+            p=[0.4, 0.1, 0.2, 0.2, 0.1]
+        )
+    }
+    
+    # إنشاء DataFrame
+    tenders_df = pd.DataFrame(tenders_data)
+    
+    # عرض فلاتر البحث
+    col1, col2 = st.columns(2)
+    
+    with col1:
+        status_filter = st.selectbox(
+            "حالة المناقصة",
+            ["الكل"] + sorted(tenders_df["الحالة"].unique().tolist())
+        )
+    
+    with col2:
+        project_filter = st.selectbox(
+            "المشروع",
+            ["الكل"] + sorted(tenders_df["المشروع"].unique().tolist())
+        )
+    
+    # تطبيق الفلاتر
+    filtered_tenders = tenders_df.copy()
+    
+    if status_filter != "الكل":
+        filtered_tenders = filtered_tenders[filtered_tenders["الحالة"] == status_filter]
+    
+    if project_filter != "الكل":
+        filtered_tenders = filtered_tenders[filtered_tenders["المشروع"] == project_filter]
+    
+    # عرض المناقصات المصفاة
+    st.dataframe(filtered_tenders, use_container_width=True)
+    
+    # تحليلات المناقصات
+    st.markdown("### تحليلات المناقصات الداخلية")
+    
+    col1, col2 = st.columns(2)
+    
+    with col1:
+        # توزيع المناقصات حسب الحالة
+        status_counts = tenders_df.groupby("الحالة").size().reset_index(name="العدد")
+        
+        fig1 = px.pie(
+            status_counts,
+            values="العدد",
+            names="الحالة",
+            title="توزيع المناقصات حسب الحالة",
+            color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Bold
+        )
+        
+        fig1.update_traces(textposition="inside", textinfo="percent+label")
+        
+        st.plotly_chart(fig1, use_container_width=True)
+    
+    with col2:
+        # متوسط عدد العروض حسب نوع المناقصة
+        tenders_df["نوع المناقصة"] = tenders_df["العنوان"].apply(
+            lambda x: "توريد" if "توريد" in x else "خدمات" if "خدمات" in x else "أخرى"
+        )
+        
+        avg_offers = tenders_df.groupby("نوع المناقصة")["عدد العروض المستلمة"].mean().reset_index()
+        avg_offers["عدد العروض المستلمة"] = avg_offers["عدد العروض المستلمة"].round(1)
+        
+        fig2 = px.bar(
+            avg_offers,
+            x="نوع المناقصة",
+            y="عدد العروض المستلمة",
+            title="متوسط عدد العروض حسب نوع المناقصة",
+            color="نوع المناقصة",
+            text="عدد العروض المستلمة"
+        )
+        
+        fig2.update_traces(texttemplate="%{text}", textposition="outside")
+        
+        st.plotly_chart(fig2, use_container_width=True)
+    
+    # المناقصات القريبة من الإغلاق
+    st.markdown("### المناقصات القريبة من الموعد النهائي")
+    
+    closing_soon = tenders_df[
+        (tenders_df["الموعد النهائي"] > current_date) & 
+        (tenders_df["الموعد النهائي"] <= current_date + timedelta(days=7)) &
+        (tenders_df["الحالة"] == "مفتوحة")
+    ].sort_values("الموعد النهائي")
+    
+    if not closing_soon.empty:
+        for _, tender in closing_soon.iterrows():
+            days_left = (tender["الموعد النهائي"] - current_date).days
+            
+            st.markdown(f"""
+            **{tender['رقم المناقصة']} - {tender['العنوان']}**  
+            **المشروع:** {tender['المشروع']}  
+            **الموعد النهائي:** {tender['الموعد النهائي'].strftime('%Y/%m/%d')} ({days_left} أيام متبقية)  
+            **القيمة التقديرية:** {tender['القيمة التقديرية (ريال)']:,} ريال  
+            **العروض المستلمة حتى الآن:** {tender['عدد العروض المستلمة']}
+            """)
+            st.markdown("---")
+    else:
+        st.info("لا توجد مناقصات على وشك الإغلاق خلال الأسبوع القادم")
+
+def show_vendor_evaluation():
+    """
+    عرض تقييم الموردين
+    """
+    st.markdown("## تقييم الموردين")
+    
+    # إنشاء بيانات توضيحية لتقييم الموردين
+    vendors_eval_data = {
+        "المورد": [
+            "شركة الصناعات السعودية", "مؤسسة الخليج للمقاولات", "شركة الرياض للإنشاءات",
+            "الشركة العربية للمعدات", "مصنع المنتجات الإسمنتية", "شركة تقنيات البناء",
+            "مؤسسة المدار للتوريدات", "شركة البنية التحتية المتكاملة", "مصنع الصلب السعودي",
+            "شركة الأنابيب الوطنية"
+        ],
+        "الفئة": [
+            "مواد بناء", "مقاولات", "خدمات هندسية", "معدات", "مواد خام", 
+            "تقنيات", "مواد متنوعة", "بنية تحتية", "صناعات معدنية", "أنابيب"
+        ],
+        "جودة المنتجات (5)": [4.5, 3.8, 4.2, 3.2, 4.7, 3.5, 3.9, 4.3, 4.6, 4.1],
+        "الالتزام بالمواعيد (5)": [4.2, 3.5, 4.0, 2.8, 4.5, 3.7, 3.6, 4.4, 4.3, 3.9],
+        "التنافسية السعرية (5)": [3.8, 4.2, 3.5, 4.6, 3.7, 4.1, 4.4, 3.8, 3.6, 4.0],
+        "الاستجابة والتواصل (5)": [4.3, 3.9, 4.5, 3.5, 4.2, 3.6, 3.8, 4.1, 4.4, 4.0],
+        "نسبة المحتوى المحلي (%)": [85, 92, 78, 65, 100, 70, 88, 75, 95, 82],
+        "عدد المشاريع المنفذة": [12, 8, 10, 5, 7, 6, 4, 9, 11, 8]
+    }
+    
+    # إنشاء DataFrame
+    vendors_eval_df = pd.DataFrame(vendors_eval_data)
+    
+    # حساب التقييم العام
+    eval_weights = {
+        "جودة المنتجات (5)": 0.35,
+        "الالتزام بالمواعيد (5)": 0.25,
+        "التنافسية السعرية (5)": 0.2,
+        "الاستجابة والتواصل (5)": 0.2
+    }
+    
+    # حساب التقييم المرجح
+    for col, weight in eval_weights.items():
+        vendors_eval_df[f"{col} (مرجح)"] = vendors_eval_df[col] * weight
+    
+    vendors_eval_df["التقييم العام"] = vendors_eval_df[[f"{col} (مرجح)" for col in eval_weights.keys()]].sum(axis=1)
+    
+    # تصنيف الموردين
+    conditions = [
+        (vendors_eval_df["التقييم العام"] >= 4.5),
+        (vendors_eval_df["التقييم العام"] >= 4.0),
+        (vendors_eval_df["التقييم العام"] >= 3.5),
+        (vendors_eval_df["التقييم العام"] >= 3.0),
+        (vendors_eval_df["التقييم العام"] < 3.0)
+    ]
+    values = ["ممتاز", "جيد جداً", "جيد", "مقبول", "ضعيف"]
+    vendors_eval_df["التصنيف"] = np.select(conditions, values)
+    
+    # عرض مقارنة الموردين
+    st.markdown("### مقارنة تقييمات الموردين")
+    
+    selected_vendors = st.multiselect(
+        "اختر الموردين للمقارنة",
+        vendors_eval_df["المورد"].tolist(),
+        default=vendors_eval_df["المورد"].tolist()[:5]
+    )
+    
+    if selected_vendors:
+        # تصفية البيانات
+        selected_df = vendors_eval_df[vendors_eval_df["المورد"].isin(selected_vendors)]
+        
+# تصفية البيانات
+if selected_vendors:
+    selected_df = vendors_eval_df[vendors_eval_df["المورد"].isin(selected_vendors)]
+    st.dataframe(selected_df)
+else:
+    st.write("يرجى اختيار مورد لعرض البيانات.")