Update app.py

app.py

@@ -1,158 +1,2244 @@
-"""
-نظام تحليل المناقصات وسلاسل الإمداد والتوقعات المستقبلية
-تطبيق خاص بشركة شبه الجزيرة للمقاولات
-
-مهندس التطوير: م. تامر الجوهري
-"""
-
 import os
 import sys
-import yaml
-import json
-import logging
-from datetime import datetime
-from pathlib import Path
-
 import streamlit as st
+import logging
 import pandas as pd
 import numpy as np
+from datetime import datetime, timedelta
+import time
 import plotly.express as px
 import plotly.graph_objects as go
+from plotly.subplots import make_subplots
+import json
+import base64
+from io import BytesIO
+
+# إضافة المسار الرئيسي للمشروع إلى PATH
+sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
+
+# تكوين الصفحة
+st.set_page_config(
+    page_title="نظام WAHBi-AI-V2",
+    page_icon="📋",
+    layout="wide",
+    initial_sidebar_state="expanded"
+)
+
+# إضافة CSS للدعم العربي وتحسين المظهر
+def add_custom_css():
+    custom_css = """
+    @import url('https://fonts.googleapis.com/css2?family=Tajawal:wght@400;500;700&display=swap');
+    
+    * {
+        font-family: 'Tajawal', sans-serif;
+    }
+    
+    html {
+        direction: rtl;
+    }
+    
+    .stApp {
+        direction: rtl;
+    }
+    
+    .css-1d391kg, .css-1cpxqw2 {
+        direction: rtl;
+        text-align: right;
+    }
+    
+    div[data-testid="stVerticalBlock"] {
+        direction: rtl;
+    }
+    
+    button[data-testid="baseButton-secondary"] {
+        background-color: #1e88e5;
+        border-color: #1e88e5;
+        color: white;
+    }
+    
+    button[data-testid="baseButton-primary"] {
+        background-color: #28a745;
+        border-color: #28a745;
+    }
+    
+    div[data-testid="stMetricValue"] {
+        font-size: 1.5rem;
+        font-weight: bold;
+        color: #1e88e5;
+    }
+    
+    div[data-testid="stMetricDelta"] {
+        font-size: 0.9rem;
+    }
+    
+    div[data-testid="stMetricLabel"] {
+        font-weight: 500;
+    }
+    
+    h1, h2, h3, h4, h5, h6 {
+        font-family: 'Tajawal', sans-serif;
+        font-weight: 700;
+    }
+    
+    .dashboard-title {
+        text-align: center;
+        margin-bottom: 2rem;
+    }
+    
+    .insights-box {
+        border: 1px solid #e0e0e0;
+        border-radius: 5px;
+        padding: 1rem;
+        background-color: #f9f9f9;
+    }
+    
+    .stTabs [data-baseweb="tab-list"] {
+        direction: rtl;
+    }
+    
+    .stTabs [data-baseweb="tab"] {
+        direction: rtl;
+        text-align: right;
+    }
+    
+    /* تصحيح مشكلة الجداول */
+    .stDataFrame {
+        direction: rtl;
+    }
+    
+    /* تصحيح الاتجاه في فلاتر متعدد الاختيار */
+    div[data-testid="stMultiSelect"] {
+        direction: rtl;
+        text-align: right;
+    }
+    """
+    st.markdown(f'<style>{custom_css}</style>', unsafe_allow_html=True)
+
+# إضافة CSS
+add_custom_css()
+
+# إعداد نظام التسجيل
+def setup_app_logging():
+    """إعداد نظام التسجيل"""
+    try:
+        log_dir = "logs"
+        os.makedirs(log_dir, exist_ok=True)
+        logging.basicConfig(
+            filename=os.path.join(log_dir, f"app_{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}.log"),
+            level=logging.INFO,
+            format="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s"
+        )
+        return logging.getLogger(__name__)
+    except Exception as e:
+        st.error(f"خطأ في إعداد التسجيل: {str(e)}")
+        return logging.getLogger(__name__)
+
+logger = setup_app_logging()
+
+# دوال ونماذج محاكاة للوحدات الفعلية
+def get_config():
+    """محاكاة لوحدة config.config.get_config"""
+    return {
+        "app": {
+            "name": "نظام WAHBi-AI-V2 لإدارة المناقصات والعقود",
+            "version": "1.2.0",
+            "description": "نظام متكامل لإدارة المناقصات والعقود مدعوم بالذكاء الاصطناعي"
+        },
+        "paths": {
+            "logs_dir": "logs",
+            "data_dir": "data",
+            "models_dir": "models",
+            "reports_dir": "reports"
+        },
+        "database": {
+            "host": "localhost",
+            "port": 5432,
+            "name": "wahbi_ai_db",
+            "user": "db_user"
+        },
+        "api": {
+            "base_url": "https://api.wahbi-ai.org",
+            "version": "v1",
+            "timeout": 30
+        },
+        "ai": {
+            "models": {
+                "text_analysis": "ar_nlp_v2",
+                "risk_assessment": "risk_model_v1",
+                "prediction": "tender_prediction_v3"
+            },
+            "parameters": {
+                "confidence_threshold": 0.75,
+                "batch_size": 16
+            }
+        }
+    }
+
+def load_local_content():
+    """محاكاة لوحدة modules.local_content.load_local_content"""
+    logger.info("تحميل بيانات المحتوى المحلي")
+    return True
+
+def load_ai_models():
+    """محاكاة لوحدة modules.ai_models.load_ai_models"""
+    logger.info("تحميل نماذج الذكاء الاصطناعي")
+    return True
+
+def process_document(document_path):
+    """محاكاة لوحدة modules.document_processor.process_document"""
+    logger.info(f"معالجة المستند: {document_path}")
+    return {
+        "success": True,
+        "pages": 12,
+        "entities": 45,
+        "requirements": 32
+    }
+
+def analyze_requirements(req_text):
+    """محاكاة لوحدة modules.requirement_analyzer.analyze_requirements"""
+    logger.info("تحليل المتطلبات")
+    return {
+        "functional": [],
+        "non_functional": [],
+        "constraints": [],
+        "risks": []
+    }
+
+def analyze_cost_risk(project_data):
+    """محاكاة لوحدة modules.cost_risk_analyzer.analyze_cost_risk"""
+    logger.info("تحليل مخاطر التكلفة")
+    return {
+        "total_risk_score": 0.65,
+        "cost_overrun_probability": 0.35,
+        "schedule_delay_probability": 0.42
+    }
+
+def init_database():
+    """محاكاة لوحدة utils.database.init_database"""
+    logger.info("تهيئة قاعدة البيانات")
+    return True
 
-# إضافة المجلد الرئيسي للمسار
-current_dir = Path(__file__).parent
-sys.path.append(str(current_dir))
-
-# استيراد المكونات الضرورية
-from web.pages.home import show_home_page
-from web.pages.tender_analysis import show_tender_analysis
-from web.pages.requirements_analysis import show_requirements_analysis
-from web.pages.cost_estimation import show_cost_estimation
-from web.pages.risk_analysis import show_risk_analysis
-from web.pages.timeline import show_timeline
-from web.pages.local_content import show_local_content
-from web.pages.supply_chain import show_supply_chain
-from web.pages.procurement import show_procurement
-from web.pages.vendors import show_vendors
-from web.pages.future_projects import show_future_projects
-from web.pages.success_prediction import show_success_prediction
-from web.pages.reports import show_reports
-
-from web.components.sidebar import create_sidebar
-from web.components.header import create_header
-
-from utils.file_handler import setup_logging
-
-# إعداد التسجيل
-setup_logging()
-logger = logging.getLogger("TenderAnalysisSystem")
-
-# تحميل الإعدادات
-def load_config():
-    config_path = os.path.join(current_dir, "config", "config.yaml")
-    if os.path.exists(config_path):
-        with open(config_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
-            return yaml.safe_load(f)
-    return {}
-
-# تهيئة حالة الجلسة
-def initialize_session():
-    if 'config' not in st.session_state:
-        st.session_state.config = load_config()
-    
-    if 'page' not in st.session_state:
-        st.session_state.page = "الرئيسية"
-    
-    if 'uploaded_files' not in st.session_state:
-        st.session_state.uploaded_files = []
-    
-    if 'analysis_results' not in st.session_state:
-        st.session_state.analysis_results = {}
-    
-    if 'current_tender' not in st.session_state:
-        st.session_state.current_tender = None
-    
-    if 'user_info' not in st.session_state:
-        st.session_state.user_info = {
-            "company": "شركة شبه الجزيرة للمقاولات",
-            "user_name": "المستخدم الحالي",
-            "role": "محلل مناقصات"
+def setup_logging():
+    """محاكاة لوحدة utils.helpers.setup_logging"""
+    logger.info("إعداد نظام التسجيل")
+    return True
+
+def handle_uploaded_files(files):
+    """محاكاة لوحدة utils.file_handler.handle_uploaded_files"""
+    logger.info(f"معالجة الملفات المرفوعة: {len(files)} ملفات")
+    return {
+        "success": True,
+        "processed": len(files)
+    }
+
+def setup_api_connections():
+    """محاكاة لوحدة utils.api_integrations.setup_api_connections"""
+    logger.info("إعداد اتصالات API")
+    return True
+
+def get_procurement_plan(tender_id):
+    """محاكاة لوحدة supply_chain.procurement_planner.get_procurement_plan"""
+    logger.info(f"الحصول على خطة المشتريات للمناقصة: {tender_id}")
+    return {
+        "phases": [
+            {"name": "التخطيط", "start": "2024-04-01", "end": "2024-04-15"},
+            {"name": "طرح المناقصة", "start": "2024-04-16", "end": "2024-05-15"},
+            {"name": "التقييم", "start": "2024-05-16", "end": "2024-06-01"},
+            {"name": "الترسية", "start": "2024-06-02", "end": "2024-06-10"},
+            {"name": "التعاقد", "start": "2024-06-11", "end": "2024-06-25"}
+        ],
+        "estimated_cost": 3500000,
+        "local_content_target": 60
+    }
+
+def analyze_project_requirements(req_file):
+    """محاكاة لوحدة analysis.requirement_analyzer.analyze_project_requirements"""
+    logger.info(f"تحليل متطلبات المشروع: {req_file}")
+    return {
+        "total_requirements": 32,
+        "functional_requirements": 24,
+        "non_functional_requirements": 8,
+        "complexity": "متوسطة",
+        "effort_estimate": "85 يوم عمل"
+    }
+
+def analyze_risks(project_data):
+    """محاكاة لوحدة analysis.risk_analyzer.analyze_risks"""
+    logger.info("تحليل المخاطر")
+    return {
+        "risk_count": 12,
+        "high_risks": 3,
+        "medium_risks": 5,
+        "low_risks": 4
+    }
+
+def estimate_costs(project_scope):
+    """محاكاة لوحدة analysis.cost_estimator.estimate_costs"""
+    logger.info("تقدير التكاليف")
+    return {
+        "total_cost": 4250000,
+        "labor_cost": 2800000,
+        "material_cost": 850000,
+        "overhead_cost": 600000
+    }
+
+def analyze_local_content(supply_chain_data):
+    """محاكاة لوحدة analysis.local_content_analyzer.analyze_local_content"""
+    logger.info("تحليل المحتوى المحلي")
+    return {
+        "average_local_content": 62.5,
+        "potential_increase": 15.8,
+        "suppliers_count": {
+            "local": 12,
+            "foreign": 5,
+            "joint": 3
         }
+    }
+
+# تحميل بيانات العرض التوضيحي
+def load_demo_data():
+    """تحميل بيانات توضيحية للعرض"""
+    # بيانات المناقصات
+    tenders_data = {
+        "رقم المناقصة": [f"RFP-2024-{i:03d}" for i in range(1, 21)],
+        "العنوان": [
+            "توريد معدات تقنية", "خدمات صيانة", "تطوير نظام إلكتروني", 
+            "توريد أجهزة طبية", "خدمات استشارية", "تنفيذ مشروع بنية تحتية",
+            "خدمات أمن المعلومات", "توريد أثاث مكتبي", "تطوير تطبيقات موبايل",
+            "خدمات تدريب", "توريد وتركيب أنظمة مراقبة", "صيانة مباني",
+            "تطوير محتوى تعليمي", "خدمات نظافة", "توريد سيارات",
+            "تنفيذ حملة إعلامية", "تطوير موقع إلكتروني", "خدمات لوجستية",
+            "توريد مستلزمات مكتبية", "تركيب أنظمة تكييف"
+        ],
+        "تاريخ الإعلان": [
+            (datetime.now() - timedelta(days=np.random.randint(1, 60))).strftime('%Y-%m-%d')
+            for _ in range(20)
+        ],
+        "تاريخ الإغلاق": [
+            (datetime.now() + timedelta(days=np.random.randint(5, 45))).strftime('%Y-%m-%d')
+            for _ in range(20)
+        ],
+        "القيمة التقديرية": [
+            round(np.random.uniform(100000, 5000000), -3)
+            for _ in range(20)
+        ],
+        "الحالة": np.random.choice(
+            ["جديدة", "مفتوحة", "قيد التقييم", "معلقة", "مغلقة", "ملغاة"],
+            size=20,
+            p=[0.15, 0.25, 0.25, 0.1, 0.2, 0.05]
+        ),
+        "نسبة النجاح المتوقعة": [
+            round(np.random.uniform(30, 95), 1)
+            for _ in range(20)
+        ]
+    }
+    
+    # بيانات العقود
+    contracts_data = {
+        "رقم العقد": [f"CONT-2024-{i:03d}" for i in range(1, 16)],
+        "رقم المناقصة": [f"RFP-2024-{i:03d}" for i in range(1, 16)],
+        "المورد": [
+            "شركة التقنية المتطورة", "مؤسسة الحلول الذكية", "شركة الخدمات المتكاملة",
+            "مجموعة الإبداع التقني", "شركة التطوير الرقمي", "مؤسسة الجودة الشاملة",
+            "شركة الاتصالات المتقدمة", "مؤسسة البناء الحديث", "شركة التقنيات الذكية",
+            "مجموعة الخدمات الاستشارية", "شركة الحلول الهندسية", "مؤسسة التطوير والابتكار",
+            "شركة الأنظمة المتكاملة", "مجموعة الخدمات اللوجستية", "شركة المشاريع التقنية"
+        ],
+        "تاريخ البدء": [
+            (datetime.now() - timedelta(days=np.random.randint(1, 120))).strftime('%Y-%m-%d')
+            for _ in range(15)
+        ],
+        "تاريخ الانتهاء": [
+            (datetime.now() + timedelta(days=np.random.randint(30, 365))).strftime('%Y-%m-%d')
+            for _ in range(15)
+        ],
+        "القيمة": [
+            round(np.random.uniform(80000, 4500000), -3)
+            for _ in range(15)
+        ],
+        "نسبة الإنجاز": [
+            round(np.random.uniform(0, 100), 1)
+            for _ in range(15)
+        ],
+        "المحتوى المحلي": [
+            round(np.random.uniform(20, 95), 1)
+            for _ in range(15)
+        ],
+        "مستوى المخاطر": np.random.choice(
+            ["منخفض", "متوسط", "عالي"],
+            size=15,
+            p=[0.4, 0.4, 0.2]
+        )
+    }
+    
+    # بيانات المخاطر
+    risks_data = {
+        "الرمز": [f"RISK-{i:02d}" for i in range(1, 13)],
+        "الوصف": [
+            "تأخر في تسليم المواد", "تجاوز الميزانية المخططة", "مشاكل في جودة المنتجات",
+            "تغيير في المتطلبات", "مشاكل في توفر الموارد", "تضارب في الجدول الزمني",
+            "مشاكل فنية غير متوقعة", "تغييرات في الأنظمة واللوائح", "تأخر في الموافقات",
+            "مشاكل مع الموردين الفرعيين", "صعوبات في الحصول على التصاريح", "نقص في المهارات المطلوبة"
+        ],
+        "التأثير": np.random.choice(
+            ["منخفض", "متوسط", "عالي", "حرج"],
+            size=12,
+            p=[0.2, 0.4, 0.3, 0.1]
+        ),
+        "الاحتمالية": np.random.choice(
+            ["منخفضة", "متوسطة", "عالية"],
+            size=12,
+            p=[0.3, 0.5, 0.2]
+        ),
+        "المعالجة": np.random.choice(
+            ["تجنب", "تخفيف", "نقل", "قبول"],
+            size=12
+        ),
+        "المسؤول": [
+            "مدير المشروع", "مدير المشتريات", "مدير الجودة", "مدير المالية",
+            "مدير تقنية المعلومات", "مدير الموارد البشرية", "مدير العمليات",
+            "المستشار القانوني", "مدير المشروع", "مدير المشتريات", 
+            "مدير الجودة", "مدير المالية"
+        ],
+        "الحالة": np.random.choice(
+            ["جديدة", "قيد المعالجة", "معالجة", "مغلقة"],
+            size=12,
+            p=[0.25, 0.4, 0.25, 0.1]
+        )
+    }
     
-    if 'latest_predictions' not in st.session_state:
-        st.session_state.latest_predictions = None
+    # بيانات المحتوى المحلي
+    local_content_data = {
+        "الفئة": ["توظيف", "توطين التقنية", "سلاسل التوريد", "البحث والتطوير", "التدريب"],
+        "النسبة المستهدفة": [60, 40, 55, 25, 45],
+        "النسبة الحالية": [53.2, 35.8, 48.7, 18.4, 42.1],
+        "التغير السنوي": ["+8.2%", "+5.5%", "+3.2%", "+7.1%", "+9.3%"]
+    }
+    
+    # بيانات التحليل المالي
+    financial_data = {
+        "الشهر": [f"شهر {i}" for i in range(1, 13)],
+        "المخطط": [
+            round(np.random.uniform(1000000, 1500000), -3)
+            for _ in range(12)
+        ],
+        "الفعلي": [
+            round(np.random.uniform(800000, 1600000), -3)
+            for _ in range(12)
+        ]
+    }
+    
+    financial_df = pd.DataFrame(financial_data)
+    financial_df["الفرق"] = financial_df["الفعلي"] - financial_df["المخطط"]
+    financial_df["نسبة الانحراف"] = (financial_df["الفرق"] / financial_df["المخطط"] * 100).round(1)
+    
+    return pd.DataFrame(tenders_data), pd.DataFrame(contracts_data), pd.DataFrame(risks_data), pd.DataFrame(local_content_data), financial_df
 
-# إعداد صفحة Streamlit
-def setup_page():
-    st.set_page_config(
-        page_title="نظام تحليل المناقصات - شركة شبه الجزيرة للمقاولات",
-        page_icon="📊",
-        layout="wide",
-        initial_sidebar_state="expanded",
+def initialize_app():
+    """تهيئة التطبيق وتحميل المتطلبات الأساسية"""
+    try:
+        # إعداد متغيرات الجلسة
+        if 'is_initialized' not in st.session_state:
+            st.session_state.is_initialized = False
+            
+            config = get_config()
+            st.session_state.app_name = config["app"]["name"]
+            st.session_state.app_version = config["app"]["version"]
+            st.session_state.user_role = "مدير النظام"
+            
+            # محاكاة تهيئة النظام
+            init_database()
+            load_local_content()
+            load_ai_models()
+            setup_api_connections()
+            
+            # تحميل البيانات التوضيحية وتخزينها في الجلسة
+            tenders_df, contracts_df, risks_df, local_content_df, financial_df = load_demo_data()
+            st.session_state.tenders_df = tenders_df
+            st.session_state.contracts_df = contracts_df
+            st.session_state.risks_df = risks_df
+            st.session_state.local_content_df = local_content_df
+            st.session_state.financial_df = financial_df
+            
+            st.session_state.is_initialized = True
+            
+            # تسجيل بدء تشغيل التطبيق
+            logger.info(f"تم بدء تشغيل {st.session_state.app_name} v{st.session_state.app_version}")
+            
+        return True
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"خطأ في تهيئة التطبيق: {str(e)}")
+        st.error(f"خطأ في تهيئة التطبيق: {str(e)}")
+        return False
+
+def render_sidebar():
+    """عرض القائمة الجانبية"""
+    with st.sidebar:
+        # عنوان التطبيق
+        st.title(f"📋 {st.session_state.app_name}")
+        st.caption(f"الإصدار: {st.session_state.app_version}")
+        
+        st.markdown("---")
+        
+        # القائمة الرئيسية
+        selected_page = st.radio(
+            "القائمة الرئيسية:",
+            ["الرئيسية", "المناقصات والعقود", "تحليل المتطلبات", "تخطيط سلسلة التوريد", "تحليل المخاطر", "توقع النجاح", "المحتوى المحلي", "التقارير", "لوحة المؤشرات"]
+        )
+        
+        st.markdown("---")
+        
+        # إحصائيات سريعة
+        st.subheader("إحصائيات سريعة")
+        
+        # عرض بعض الإحصائيات
+        col1, col2 = st.columns(2)
+        with col1:
+            active_tenders = len(st.session_state.tenders_df[st.session_state.tenders_df['الحالة'].isin(['جديدة', 'مفتوحة', 'قيد التقييم'])])
+            st.metric(label="المناقصات النشطة", value=active_tenders)
+        
+        with col2:
+            active_contracts = len(st.session_state.contracts_df[pd.to_datetime(st.session_state.contracts_df['تاريخ الانتهاء']) > datetime.now()])
+            st.metric(label="العقود الجارية", value=active_contracts)
+        
+        st.markdown("---")
+        
+        # معلومات المستخدم
+        st.subheader("معلومات المستخدم")
+        st.write(f"**المستخدم:** {st.session_state.user_role}")
+        st.write(f"**تاريخ الدخول:** {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M')}")
+        
+        st.markdown("---")
+        
+        # معلومات النظام
+        st.caption("© 2024 جميع الحقوق محفوظة")
+        st.caption("فريق تطوير البرمجيات")
+    
+    return selected_page
+
+def render_header():
+    """عرض رأس الصفحة"""
+    col1, col2, col3 = st.columns([2, 5, 2])
+    
+    with col1:
+        st.write("## 📋")
+    
+    with col2:
+        st.title("نظام WAHBi-AI-V2")
+        st.caption("منصة متكاملة لإدارة المناقصات والعقود مدعومة بالذكاء الاصطناعي")
+    
+    with col3:
+        st.write(f"**التاريخ:** {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')}")
+        st.write(f"**المستخدم:** {st.session_state.user_role}")
+    
+    st.markdown("---")
+
+def home_page():
+    """صفحة الرئيسية"""
+    # العنوان الرئيسي
+    st.markdown("<h1 style='text-align: center;'>نظام WAHBi-AI-V2 لإدارة المناقصات والعقود</h1>", unsafe_allow_html=True)
+    st.markdown("<p style='text-align: center; font-size: 1.2em;'>مدعوم بتقنيات الذكاء الاصطناعي والتحليل المتقدم</p>", unsafe_allow_html=True)
+    
+    # مؤشرات الأداء الرئيسية
+    st.markdown("## 📊 مؤشرات الأداء الرئيسية")
+    
+    col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)
+    
+    with col1:
+        active_tenders = len(st.session_state.tenders_df[st.session_state.tenders_df['الحالة'].isin(['جديدة', 'مفتوحة', 'قيد التقييم'])])
+        st.metric(
+            "المناقصات النشطة", 
+            active_tenders,
+            "+3"
+        )
+    
+    with col2:
+        active_contracts = len(st.session_state.contracts_df[pd.to_datetime(st.session_state.contracts_df['تاريخ الانتهاء']) > datetime.now()])
+        st.metric(
+            "العقود الجارية", 
+            active_contracts,
+            "+1"
+        )
+    
+    with col3:
+        avg_success = round(st.session_state.tenders_df['نسبة النجاح المتوقعة'].mean(), 1)
+        st.metric(
+            "متوسط نسبة النجاح المتوقعة", 
+            f"{avg_success}%",
+            "+2.5%"
+        )
+    
+    with col4:
+        avg_local_content = round(st.session_state.contracts_df['المحتوى المحلي'].mean(), 1)
+        st.metric(
+            "متوسط المحتوى المحلي", 
+            f"{avg_local_content}%",
+            "+5.3%"
+        )
+    
+    # رسوم بيانية
+    st.markdown("## 📈 تحليل البيانات")
+    
+    tab1, tab2, tab3 = st.tabs(["📑 المناقصات", "📝 العقود", "⚠️ المخاطر"])
+    
+    with tab1:
+        col1, col2 = st.columns(2)
+        
+        with col1:
+            # توزيع المناقصات حسب الحالة
+            status_counts = st.session_state.tenders_df['الحالة'].value_counts().reset_index()
+            status_counts.columns = ['الحالة', 'العدد']
+            
+            fig = px.pie(
+                status_counts, 
+                values='العدد', 
+                names='الحالة',
+                title='توزيع المناقصات حسب الحالة',
+                color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Bold
+            )
+            fig.update_layout(
+                title_font_size=20,
+                title_font_family="Tajawal",
+                title_x=0.5,
+                legend_title_font_size=16
+            )
+            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
+        
+        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:
+        col1, col2 = st.columns(2)
+        
+        with col1:
+            # 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:
+            # 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:
+        col1, col2 = st.columns(2)
+        
+        with col1:
+            # مصفوفة المخاطر
+            risk_matrix = pd.crosstab(
+                st.session_state.risks_df['التأثير'], 
+                st.session_state.risks_df['الاحتمالية'],
+                margins=False
+            )
+            
+            # 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)
+        
+        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)
+    
+    # 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')
+    
+    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")
+    
+    # قسم تحليل الذكاء الاصطناعي
+    st.markdown("## 🤖 تحليلات الذكاء الاصطناعي")
+    
+    col1, col2 = st.columns(2)
+    
+    with col1:
+        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 المناق��ة..."):
+                time.sleep(2)  # محاكاة وقت المعالجة
+                st.success("تم التحليل بنجاح!")
+                st.info("نسبة النجاح المتوقعة للمناقصة: 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.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")
+    
+    st.markdown("""
+    ## لوحة مؤشرات الأداء الرئيسية
+    
+    استخدم هذه اللوحة لمراقبة أداء المؤشرات الرئيسية للنظام واستعراض الإحصائيات والاتجاهات.
+    """)
+    
+    # المؤشرات الرئيسية
+    col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)
+    
+    with col1:
+        avg_success = round(st.session_state.tenders_df['نسبة النجاح المتوقعة'].mean(), 1)
+        st.metric(
+            "متوسط نسبة النجاح",
+            f"{avg_success}%",
+            "+2.5%"
+        )
+    
+    with col2:
+        avg_local_content = round(st.session_state.contracts_df['المحتوى المحلي'].mean(), 1)
+        st.metric(
+            "متوسط المحتوى المحلي",
+            f"{avg_local_content}%",
+            "+5.3%"
+        )
+    
+    with col3:
+        active_contracts = len(st.session_state.contracts_df[pd.to_datetime(st.session_state.contracts_df['تاريخ الانتهاء']) > datetime.now()])
+        avg_contract_value = round(st.session_state.contracts_df['القيمة'].mean() / 1000000, 2)
+        st.metric(
+            "متوسط قيمة العقود",
+            f"{avg_contract_value} مليون",
+            "+0.8 مليون"
+        )
+    
+    with col4:
+        high_risks = len(st.session_state.risks_df[st.session_state.risks_df['التأثير'].isin(['عالي', 'حرج']) & st.session_state.risks_df['الاحتمالية'].isin(['متوسطة', 'عالية'])])
+        st.metric(
+            "المخاطر العالية",
+            high_risks,
+            "-2"
+        )
+    
+    # الرسوم البيانية الرئيسية
+    st.markdown("## تحليلات رئيسية")
+    
+    col1, col2 = st.columns(2)
+    
+    with col1:
+        # توزيع المناقصات حسب الحالة
+        status_counts = st.session_state.tenders_df['الحالة'].value_counts().reset_index()
+        status_counts.columns = ['الحالة', 'العدد']
+        
+        fig = px.pie(
+            status_counts, 
+            values='العدد', 
+            names='الحالة',
+            title='توزيع المناقصات حسب الحالة',
+            color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Bold
+        )
+        fig.update_layout(
+            title_font_size=20,
+            title_font_family="Tajawal",
+            title_x=0.5,
+            legend_title_font_size=16
+        )
+        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
+    
+    with col2:
+        # تحليل المحتوى المحلي
+        local_df = st.session_state.local_content_df
+        
+        fig = go.Figure()
+        
+        fig.add_trace(go.Bar(
+            x=local_df['الفئة'],
+            y=local_df['النسبة الحالية'],
+            name='النسبة الحالية',
+            marker_color='#3498db'
+        ))
+        
+        fig.add_trace(go.Bar(
+            x=local_df['الفئة'],
+            y=local_df['النسبة المستهدفة'],
+            name='النسبة المستهدفة',
+            marker_color='#2ecc71'
+        ))
+        
+        fig.update_layout(
+            barmode='group',
+            title_text='تحليل المحتوى المحلي',
+            title_font_size=20,
+            title_font_family="Tajawal",
+            title_x=0.5,
+            xaxis_title="الفئة",
+            yaxis_title="النسبة المئوية (%)",
+            legend_title="النسبة",
+            height=400
+        )
+        
+        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
+    
+    # تحليل المالي
+    st.markdown("## التحليل المالي والموازنة")
+    
+    financial_df = st.session_state.financial_df
+    
+    fig = go.Figure()
+    
+    fig.add_trace(go.Scatter(
+        x=financial_df['الشهر'],
+        y=financial_df['المخطط'],
+        name='المخطط',
+        line=dict(color='#3498db', width=2)
+    ))
+    
+    fig.add_trace(go.Scatter(
+        x=financial_df['الشهر'],
+        y=financial_df['الفعلي'],
+        name='الفعلي',
+        line=dict(color='#e74c3c', width=2)
+    ))
+    
+    fig.update_layout(
+        title_text='مقارنة التكاليف المخططة والفعلية',
+        title_font_size=20,
+        title_font_family="Tajawal",
+        title_x=0.5,
+        xaxis_title="الشهر",
+        yaxis_title="التكلفة (ريال)",
+        legend_title="النوع",
+        height=400
     )
     
-    # إضافة CSS المخصص
-    with open(os.path.join(current_dir, "web", "styles", "main.css")) as f:
-        st.markdown(f"<style>{f.read()}</style>", unsafe_allow_html=True)
+    st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
+    
+    # المشاريع القادمة
+    st.markdown("## المشاريع والمناقصات القادمة")
     
-    # إضافة CSS للغة العربية
-    with open(os.path.join(current_dir, "web", "styles", "rtl.css")) as f:
-        st.markdown(f"<style>{f.read()}</style>", unsafe_allow_html=True)
+    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=30))
+    ]
+    
+    if not upcoming_tenders.empty:
+        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 قادمة خلال الثلاثين يوماً القادمة.")
 
-# التطبيق الرئيسي
-def main():
-    # تهيئة الجلسة وإعداد الصفحة
-    initialize_session()
-    setup_page()
+def procurement_page():
+    """صفحة المناقصات والعقود"""
+    st.markdown("# 📑 المناقصات والعقود")
     
-    # إنشاء الشريط الجانبي
-    selected_page = create_sidebar()
+    tab1, tab2 = st.tabs(["المناقصات", "العقود"])
     
-    # إنشاء رأس الصفحة
-    create_header()
+    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 التقديرية'] >= min_value) &
+            (filtered_df['القيمة التقديرية'] <= max_value)
+        ]
+        
+        # عرض الجدول
+        st.dataframe(
+            filtered_df,
+            use_container_width=True,
+            hide_index=True
+        )
+        
+        # نموذج إضافة مناقصة جديدة
+        if 'show_add_tender' in st.session_state and st.session_state.show_add_tender:
+            st.markdown("### إضافة مناقصة جديدة")
+            with st.form("add_tender_form"):
+                col1, col2 = st.columns(2)
+                
+                with col1:
+                    tender_id = st.text_input("رقم المناقصة", f"RFP-2024-{len(st.session_state.tenders_df) + 1:03d}")
+                    title = st.text_input("عنوان المناقصة", "")
+                    start_date = st.date_input("تاريخ الإعلان", datetime.now())
+                
+                with col2:
+                    end_date = st.date_input("تاريخ الإغلاق", datetime.now() + timedelta(days=30))
+                    estimated_value = st.number_input("القيمة التقديرية", min_value=0, value=1000000, step=100000)
+                    status = st.selectbox("الحالة", ["جديدة", "مفتوحة", "قيد التقييم", "معلقة", "مغلقة", "ملغاة"])
+                
+                submitted = st.form_submit_button("حفظ المناقصة")
+                cancel = st.form_submit_button("إلغاء")
+                
+                if submitted:
+                    st.success("تم إضافة المناقصة بنجاح")
+                    st.session_state.show_add_tender = False
+                
+                if cancel:
+                    st.session_state.show_add_tender = False
     
-    # عرض الصفحة المحددة
-    if selected_page == "الرئيسية":
-        show_home_page()
+    with tab2:
+        st.markdown("## إدارة العقود")
+        
+        # أزرار الإجراءات
+        col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)
+        with col1:
+            st.button("🆕 إضافة عقد جديد")
+        
+        with col2:
+            st.button("🔍 بحث متقدم", key="search_contracts")
+        
+        with col3:
+            st.button("📊 تصدير التقرير", key="export_contracts")
+        
+        with col4:
+            st.button("🔄 تحديث البيانات", key="refresh_contracts")
+        
+        # عرض جدول العقود
+        st.markdown("### قائمة العقود")
+        
+        # فلاتر
+        col1, col2 = st.columns(2)
+        with col1:
+            risk_filter = st.multiselect(
+                "مستوى المخاطر:",
+                ["الكل"] + list(st.session_state.contracts_df['مستوى المخاطر'].unique()),
+                default=["الكل"]
+            )
+        
+        with col2:
+            local_content_range = st.slider(
+                "نسبة المحتوى المحلي (%):",
+                0, 100,
+                (0, 100),
+                step=10
+            )
+        
+        # تطبيق الفلاتر
+        filtered_df = st.session_state.contracts_df.copy()
+        
+        # فلتر مستوى المخاطر
+        if "الكل" not in risk_filter:
+            filtered_df = filtered_df[filtered_df['مستوى المخاطر'].isin(risk_filter)]
+        
+        # فلتر المحتوى المحلي
+        filtered_df = filtered_df[
+            (filtered_df['المحتوى المحلي'] >= local_content_range[0]) &
+            (filtered_df['المحتوى المحلي'] <= local_content_range[1])
+        ]
+        
+        # عرض الجدول
+        st.dataframe(
+            filtered_df,
+            use_container_width=True,
+            hide_index=True
+        )
+
+def requirements_analysis_page():
+    """صفحة تحليل المتطلبات"""
+    st.markdown("# 🔍 تحليل المتطلبات")
+    
+    st.markdown("""
+    ## نظام تحليل المتطلبات بالذكاء الاصطناعي
     
-    elif selected_page == "تحليل المناقصات":
-        show_tender_analysis()
+    يقوم هذا النظام بتحليل وثائق المتطلبات باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية والذكاء الاصطناعي لاستخراج:
+    - المتطلبات الوظيفية وغير الوظيفية
+    - التبعيات بين المتطلبات
+    - المخاطر المحتملة
+    - الشروط والقيود
+    - تقدير الجهد والتكلفة
+    """)
     
-    elif selected_page == "تحليل المتطلبات":
-        show_requirements_analysis()
+    col1, col2 = st.columns(2)
     
-    elif selected_page == "تقدير التكاليف":
-        show_cost_estimation()
+    with col1:
+        st.markdown("### تحميل وثائق المتطلبات")
+        uploaded_file = st.file_uploader("اختر ملف", type=['pdf', 'docx', 'txt'])
+        
+        if uploaded_file is not None:
+            st.success(f"تم تحميل الملف: {uploaded_file.name}")
+            
+            if st.button("بدء التحليل"):
+                with st.spinner("جاري تحليل المتطلبات..."):
+                    time.sleep(3)  # محاكاة وقت المعالجة
+                    st.success("تم تحليل المستند بنجاح!")
+                    
+                    # عرض نتائج التحليل في الجانب الآخر
+                    st.session_state.show_analysis_results = True
     
-    elif selected_page == "تحليل المخاطر":
-        show_risk_analysis()
+    with col2:
+        if 'show_analysis_results' in st.session_state and st.session_state.show_analysis_results:
+            st.markdown("### نتائج التحليل")
+            
+            tab1, tab2, tab3 = st.tabs(["ملخص", "المتطلبات المستخرجة", "المخاطر"])
+            
+            with tab1:
+                col1, col2 = st.columns(2)
+                with col1:
+                    st.metric("إجمالي المتطلبات", "34")
+                    st.metric("المتطلبات الوظيفية", "26")
+                    st.metric("المتطلبات غير الوظيفية", "8")
+                
+                with col2:
+                    st.metric("تقدير الجهد", "87 يوم عمل")
+                    st.metric("التكلفة التقديرية", "435,000 ريال")
+st.metric("درجة التعقيد", "متوسطة")
+            
+            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"],
+                    "الوصف": [
+                        "يجب أن يوفر النظام واجهة لإدارة المستخدمين",
+                        "يجب أن يتيح النظام إمكانية إضافة مناقصات جديدة",
+                        "يجب أن يدعم النظام اللغة العربية",
+                        "يجب أن يوفر النظام تقارير عن حالة المناقصات",
+                        "يجب أن يقوم النظام بحساب نسبة المحتوى المحلي",
+                        "يجب أن يستجيب النظام في أقل من 3 ثواني",
+                        "يجب أن يدعم النظام تحميل المستندات",
+                        "يجب أن يوفر النظام واجهة لإدارة العقود",
+                        "يجب أن يعمل النظام على متصفحات الويب الحديثة",
+                        "يجب أن يوفر النظام نظام تنبيهات للمواعيد النهائية"
+                    ],
+                    "الأولوية": ["عالية", "عالية", "متوسطة", "عالية", "عالية", "منخفضة", "متوسطة", "عالية", "متوسطة", "متوسطة"],
+                    "التعقيد": ["متوسط", "بسيط", "بسيط", "متوسط", "معقد", "بسيط", "متوسط", "معقد", "بسيط", "متوسط"]
+                })
+                
+                st.dataframe(requirements_demo, use_container_width=True, hide_index=True)
+            
+            with tab3:
+                risks_demo = pd.DataFrame({
+                    "المعرف": [f"RISK-{i:03d}" for i in range(1, 6)],
+                    "الوصف": [
+                        "غموض في متطلبات حساب المحتوى المحلي",
+                        "تعارض بين متطلبات الأداء والوظائف المطلوبة",
+                        "عدم وضوح آلية تكامل النظام مع الأنظمة الخارجية",
+                        "تعقيد في متطلبات التقارير",
+                        "متطلبات أمنية غير محددة بوضوح"
+                    ],
+                    "المتطلبات المتأثرة": [
+                        "REQ-005", 
+                        "REQ-006, REQ-003", 
+                        "REQ-010", 
+                        "REQ-004", 
+                        "REQ-001, REQ-007"
+                    ],
+                    "الخطورة": ["عالية", "متوسطة", "عالية", "متوسطة", "عالية"],
+                    "التوصية": [
+                        "طلب توضيح تفصيلي من العميل",
+                        "إعادة تحديد أولويات المتطلبات",
+                        "عقد ورشة عمل للتكامل",
+                        "طلب نماذج للتقارير المطلوبة",
+                        "إضافة متطلبات أمنية تفصيلية"
+                    ]
+                })
+                
+                st.dataframe(risks_demo, use_container_width=True, hide_index=True)
+        else:
+            st.markdown("### ملخص المتطلبات")
+            st.info("قم بتحميل ملف المتطلبات وبدء التحليل لعرض النتائج هنا")
+
+def supply_chain_page():
+    """صفحة تخطيط سلسلة التوريد"""
+    st.markdown("# 🔄 تخطيط سلسلة التوريد")
     
-    elif selected_page == "الجدول الزمني":
-        show_timeline()
+    tab1, tab2, tab3 = st.tabs(["تحليل المحتوى المحلي", "إدارة الموردين", "التخطيط للمشتريات"])
     
-    elif selected_page == "المحتوى المحلي":
-        show_local_content()
+    with tab1:
+        st.markdown("## تحليل وتحسين المحتوى المحلي")
+        
+        col1, col2 = st.columns(2)
+        
+        with col1:
+            st.markdown("### نسب المحتوى المحلي حسب الفئة")
+            
+            # الرسم البياني
+            fig = go.Figure()
+            
+            local_df = st.session_state.local_content_df
+            
+            # إضافة الأعمدة
+            fig.add_trace(go.Bar(
+                x=local_df['الفئة'],
+                y=local_df['النسبة الحالية'],
+                name='النسبة الحالية',
+                marker_color='#3498db'
+            ))
+            
+            fig.add_trace(go.Bar(
+                x=local_df['الفئة'],
+                y=local_df['النسبة المستهدفة'],
+                name='النسبة المستهدفة',
+                marker_color='#2ecc71'
+            ))
+            
+            # تخصيص الرسم البياني
+            fig.update_layout(
+                barmode='group',
+                title_text='مقارنة المحتوى المحلي الحالي والمستهدف',
+                title_font_size=16,
+                xaxis_title="الفئة",
+                yaxis_title="النسبة المئوية (%)",
+                legend_title="النسبة",
+                height=400
+            )
+            
+            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
+        
+        with col2:
+            st.markdown("### فرص تحسين المحتوى المحلي")
+            
+            for i, row in local_df.iterrows():
+                gap = row['النسبة المستهدفة'] - row['النسبة الحالية']
+                
+                if gap > 5:
+                    st.markdown(f"""
+                    **تحسين {row['الفئة']}**
+                    - الفجوة الحالية: {gap:.1f}%
+                    - التغير السنوي: {row['التغير السنوي']}
+                    - توصية: زيادة الاعتماد على الموردين المحليين في هذه الفئة
+                    """)
+            
+            st.markdown("### تقدير التأثير الاقتصادي")
+            st.metric(
+                "القيمة المضافة المحلية المتوقعة", 
+                "3.2 مليون ريال",
+                "+12.5%"
+            )
+    
+    with tab2:
+        st.markdown("## إدارة الموردين")
+        
+        # أزرار الإجراءات
+        col1, col2, col3 = st.columns(3)
+        with col1:
+            st.button("إضافة مورد جديد")
+        
+        with col2:
+            st.button("تصدير قائمة الموردين")
+        
+        with col3:
+            st.button("تقييم الموردين")
+        
+        # بيانات الموردين التوضيحية
+        suppliers_data = {
+            "اسم المورد": [
+                "شركة التقنية المتطورة", "مؤسسة الحلول الذكية", "شركة الخدمات المتكاملة",
+                "مجموعة الإبداع التقني", "شركة التطوير الرقمي", "مؤسسة الجودة الشاملة",
+                "شركة الاتصالات المتقدمة", "مؤسسة البناء الحديث"
+            ],
+            "التصنيف": [
+                "محلي", "محلي", "أجنبي",
+                "محلي", "محلي مشترك", "محلي",
+                "أجنبي", "محلي"
+            ],
+            "المنتجات/الخدمات": [
+                "أنظمة تقنية", "خدمات استشارية", "معدات وأجهزة",
+                "برمجيات", "حلول تقنية", "خدمات صيانة",
+                "أنظمة اتصالات", "إنشاءات"
+            ],
+            "درجة التقييم": [
+                "A", "A", "B",
+                "B", "A", "C",
+                "B", "A"
+            ],
+            "المحتوى المحلي": [
+                "87%", "92%", "34%",
+                "79%", "63%", "95%",
+                "28%", "91%"
+            ],
+            "تاريخ آخر تعامل": [
+                "2024-01-15", "2024-02-20", "2023-11-05",
+                "2024-03-10", "2024-02-25", "2023-09-18",
+                "2024-01-30", "2024-03-05"
+            ]
+        }
+        
+        suppliers_df = pd.DataFrame(suppliers_data)
+        
+        # تصفية البيانات
+        local_filter = st.multiselect(
+            "التصنيف:",
+            ["الكل"] + list(suppliers_df['التصنيف'].unique()),
+            default=["الكل"]
+        )
+        
+        filtered_suppliers = suppliers_df.copy()
+        if "الكل" not in local_filter:
+            filtered_suppliers = filtered_suppliers[filtered_suppliers['التصنيف'].isin(local_filter)]
+        
+        # عرض الجدول
+        st.dataframe(filtered_suppliers, use_container_width=True, hide_index=True)
+    
+    with tab3:
+        st.markdown("## التخطيط للمشتريات")
+        
+        st.markdown("""
+        ### التخطيط الاستراتيجي للمشتريات
+        
+        استخدم هذا القسم لتخطيط المشتريات المستقبلية وتحليل الاحتياجات وفرص توفير التكاليف.
+        """)
+        
+        col1, col2 = st.columns(2)
+        
+        with col1:
+            st.markdown("### توزيع المشتريات حسب الفئة")
+            
+            categories = ["أجهزة ومعدات", "خدمات استشارية", "برمجيات", "خدمات صيانة", "مستلزمات مكتبية"]
+            values = [45, 25, 15, 10, 5]
+            
+            fig = px.pie(
+                names=categories,
+                values=values,
+                title="توزيع المشتريات حسب الفئة",
+                color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Pastel
+            )
+            
+            fig.update_layout(
+                title_font_size=16,
+                legend_title=""
+            )
+            
+            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
+        
+        with col2:
+            st.markdown("### التكاليف الشهرية المتوقعة")
+            
+            # بيانات مالية توضيحية
+            financial_df = st.session_state.financial_df
+            
+            # تحويل البيانات المالية إلى صيغة مناسبة للرسم البياني
+            fig = go.Figure()
+            
+            fig.add_trace(go.Scatter(
+                x=financial_df['الشهر'],
+                y=financial_df['المخطط'],
+                name='المخطط',
+                line=dict(color='#3498db', width=2)
+            ))
+            
+            fig.add_trace(go.Scatter(
+                x=financial_df['الشهر'],
+                y=financial_df['الفعلي'],
+                name='الفعلي',
+                line=dict(color='#e74c3c', width=2)
+            ))
+            
+            fig.update_layout(
+                title_text='مقارنة التكاليف المخططة والفعلية',
+                title_font_size=16,
+                xaxis_title="الشهر",
+                yaxis_title="التكلفة (ريال)",
+                legend_title="النوع",
+                height=400
+            )
+            
+            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
+
+def risk_analysis_page():
+    """صفحة تحليل المخاطر"""
+    st.markdown("# ⚠️ تحليل المخاطر")
+    
+    st.markdown("""
+    ## نظام تحليل وإدارة المخاطر
+    
+    يقوم هذا النظام بتحديد وتقييم وإدارة المخاطر المرتبطة بالمناقصات والعقود. 
+    يمكنك من خلاله تحليل المخاطر المختلفة وتحديد استراتيجيات الاستجابة المناسبة.
+    """)
+    
+    col1, col2 = st.columns([1, 2])
+    
+    with col1:
+        st.markdown("### تصنيف المخاطر")
+        
+        risk_options = [
+            "مخاطر قانونية",
+            "مخاطر مالية",
+            "مخاطر تشغيلية",
+            "مخاطر فنية",
+            "مخاطر تعاقدية",
+            "مخاطر خارجية"
+        ]
+        
+        selected_risk = st.radio("اختر نوع المخاطر:", risk_options)
+        
+        st.markdown("### تحليل ذكي")
+        if st.button("تحليل المخاطر بالذكاء الاصطناعي"):
+            with st.spinner("جاري التحليل..."):
+                time.sleep(2)
+                st.success("تم التحليل بنجاح!")
+                
+                ai_results = {
+                    "مخاطر قانونية": """
+                    - احتمالية عالية لتغير اللوائح التنظيمية خلال فترة المشروع
+                    - مخاطر متوسطة لوجود ثغرات في صياغة العقد
+                    - مخاطر منخفضة لنزاعات قضائية
+                    """,
+                    "مخاطر مالية": """
+                    - مخاطر عالية لتقلبات أسعار المواد الخام
+                    - مخاطر متوسطة لتغير أسعار الصرف
+                    - مخاطر عالية للتأخر في السداد
+                    """,
+                    "مخاطر تشغيلية": """
+                    - مخاطر متوسطة لتأخر جدول المشروع
+                    - مخاطر عالية لنقص الكوادر المؤهلة
+                    - مخاطر منخفضة للأعطال التقنية
+                    """,
+                    "مخاطر فنية": """
+                    - مخاطر عالية لعدم وضوح المتطلبات الفنية
+                    - مخاطر متوسطة لتعارض تقني مع أنظمة قائمة
+                    - مخاطر منخفضة لأداء النظام
+                    """,
+                    "مخاطر تعاقدية": """
+                    - مخاطر عالية لغموض نطاق العمل
+                    - مخاطر متوسطة لتغيير متطلبات العميل
+                    - مخاطر متوسطة لمعايير القبول
+                    """,
+                    "مخاطر خارجية": """
+                    - مخاطر منخفضة للعوامل البيئية
+                    - مخاطر متوسطة للعوامل السياسية
+                    - مخاطر منخفضة للكوارث الطبيعية
+                    """
+                }
+                
+                st.info(ai_results[selected_risk])
+    
+    with col2:
+        st.markdown("### سجل المخاطر")
+        
+        # عرض جدول المخاطر
+        st.dataframe(
+            st.session_state.risks_df,
+            use_container_width=True,
+            hide_index=True
+        )
+        
+        # مصفوفة المخاطر
+        st.markdown("### مصفوفة المخاطر")
+        
+        risk_matrix = pd.crosstab(
+            st.session_state.risks_df['التأثير'], 
+            st.session_state.risks_df['الاحتمالية'],
+            margins=False
+        )
+        
+        # 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_font_size=16,
+            title_x=0.5,
+            xaxis_title="الاحتمالية",
+            yaxis_title="التأثير"
+        )
+        
+        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
+
+def local_content_page():
+    """صفحة المحتوى المحلي"""
+    st.markdown("# 🏠 المحتوى المحلي")
     
-    elif selected_page == "سلاسل الإمداد":
-        show_supply_chain()
+    st.markdown("""
+    ## قياس وتحسين المحتوى المحلي
     
-    elif selected_page == "المشتريات":
-        show_procurement()
+    يتيح النظام إمكانية قياس نسبة المحتوى المحلي في المشاريع والمناقصات وتحديد فرص التحسين.
+    """)
     
-    elif selected_page == "الموردون والمقاولون":
-        show_vendors()
+    tab1, tab2 = st.tabs(["تحليل المحتوى المحلي", "فرص التحسين"])
     
-    elif selected_page == "المشاريع المستقبلية":
-        show_future_projects()
+    with tab1:
+        # تحليل المحتوى المحلي حسب الفئة
+        local_df = st.session_state.local_content_df
+        
+        col1, col2 = st.columns([2, 1])
+        
+        with col1:
+            fig = go.Figure()
+            
+            fig.add_trace(go.Bar(
+                x=local_df['الفئة'],
+                y=local_df['النسبة الحالية'],
+                name='النسبة الحالية',
+                marker_color='#3498db'
+            ))
+            
+            fig.add_trace(go.Bar(
+                x=local_df['الفئة'],
+                y=local_df['النسبة المستهدفة'],
+                name='النسبة المستهدفة',
+                marker_color='#2ecc71'
+            ))
+            
+            fig.update_layout(
+                barmode='group',
+                title_text='تحليل المحتوى المحلي حسب الفئة',
+                title_font_size=20,
+                title_x=0.5,
+                xaxis_title="الفئة",
+                yaxis_title="النسبة المئوية (%)",
+                legend_title="النسبة"
+            )
+            
+            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
+        
+        with col2:
+            total_current = local_df['النسبة الحالية'].mean()
+            total_target = local_df['النسبة المستهدفة'].mean()
+            gap = total_target - total_current
+            
+            st.markdown("### المحتوى المحلي الإجمالي")
+            st.metric(
+                "النسبة الحالية",
+                f"{total_current:.1f}%",
+                delta=None
+            )
+            
+            st.metric(
+                "النسبة المستهدفة",
+                f"{total_target:.1f}%",
+                delta=None
+            )
+            
+            st.metric(
+                "الفجوة",
+                f"{gap:.1f}%",
+                delta=None
+            )
+        
+        # تحليل المحتوى المحلي حسب العقود
+        st.markdown("### تحليل المحتوى المحلي في العقود")
+        
+        sorted_contracts = st.session_state.contracts_df.sort_values('المحتوى المحلي', ascending=False)
+        
+        fig = px.bar(
+            sorted_contracts.head(10),
+            x='رقم العقد',
+            y='المحتوى المحلي',
+            color='المحتوى المحلي',
+            color_continuous_scale=px.colors.sequential.Viridis,
+            title="أعلى 10 عقود من حيث المحتوى المحلي"
+        )
+        
+        fig.update_layout(
+            title_font_size=16,
+            title_x=0.5,
+            xaxis_title="رقم العقد",
+            yaxis_title="نسبة المحتوى المحلي (%)"
+        )
+        
+        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
+    
+    with tab2:
+        st.markdown("### فرص تحسين المحتوى المحلي")
+        
+        col1, col2 = st.columns(2)
+        
+        with col1:
+            st.markdown("""
+            #### مجالات التحسين
+            
+            1. **توظيف الكوادر المحلية**
+               - توظيف مهندسين محليين
+               - التعاقد مع خبراء محليين للاستشارات
+               - برامج تدريب للكوادر المحلية
+            
+            2. **شراء المواد والمعدات المحلية**
+               - تفضيل الموردين المحليين
+               - دعم المصنعين المحليين
+               - تطوير سلاسل التوريد المحلية
+            
+            3. **نقل التقنية**
+               - توطين التقنيات الحديثة
+               - تطوير الخبرات المحلية
+               - الشراكة مع الجامعات المحلية
+            """)
+        
+        with col2:
+            st.markdown("### أكبر الفجوات في المحتوى المحلي")
+            
+            # البيانات
+            categories = []
+            gaps = []
+            
+            for i, row in local_df.iterrows():
+                gap = row['النسبة المستهدفة'] - row['النسبة الحالية']
+                categories.append(row['الفئة'])
+                gaps.append(gap)
+            
+            # ترتيب البيانات
+            gap_df = pd.DataFrame({
+                'الفئة': categories,
+                'الفجوة': gaps
+            })
+            
+            sorted_gap_df = gap_df.sort_values('الفجوة', ascending=False)
+            
+            fig = px.bar(
+                sorted_gap_df,
+                x='الفئة',
+                y='الفجوة',
+                color='الفجوة',
+                color_continuous_scale=px.colors.sequential.Reds,
+                title="الفجوات في المحتوى المحلي حسب الفئة"
+            )
+            
+            fig.update_layout(
+                title_font_size=16,
+                title_x=0.5,
+                xaxis_title="الفئة",
+                yaxis_title="الفجوة (%)"
+            )
+            
+            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
+
+def success_prediction_page():
+    """صفحة توقع احتمالية النجاح"""
+    st.markdown("# 🎯 توقع احتمالية النجاح")
+    
+    st.markdown("""
+    ## نظام التنبؤ بنجاح المناقصات
+    
+    يستخدم هذا النظام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل عوامل نجاح المناقصات وتوقع احتمالية الفوز بها.
+    """)
+    
+    col1, col2 = st.columns([1, 2])
+    
+    with col1:
+        st.markdown("### تحليل مناقصة جديدة")
+        
+        with st.form("prediction_form"):
+            tender_type = st.selectbox(
+                "نوع المناقصة:",
+                ["مناقصة عامة", "مناقصة محدودة", "منافسة محدودة", "شراء مباشر"]
+            )
+            
+            tender_sector = st.selectbox(
+                "القطاع:",
+                ["حكومي", "شبه حكومي", "خاص"]
+            )
+            
+            tender_value = st.number_input(
+                "القيمة التقديرية (ريال):",
+                min_value=100000,
+                max_value=100000000,
+                value=1000000,
+                step=100000
+            )
+            
+            competitors_count = st.slider(
+                "عدد المنافسين المتوقع:",
+                min_value=1,
+                max_value=20,
+                value=5
+            )
+            
+            technical_weight = st.slider(
+                "وزن التقييم الفني (%):",
+                min_value=0,
+                max_value=100,
+                value=60
+            )
+            
+            previous_experience = st.checkbox("خبرة سابقة مع نفس الجهة")
+            
+            local_content_value = st.slider(
+                "نسبة المحتوى المحلي المقدمة (%):",
+                min_value=0,
+                max_value=100,
+                value=65
+            )
+            
+            submit_button = st.form_submit_button("توقع احتمالية النجاح")
+        
+        if submit_button:
+            with st.spinner("جاري تحليل المناقصة..."):
+                time.sleep(2)  # محاكاة وقت المعالجة
+                
+                # حساب احتمالية النجاح (محاكاة)
+                base_probability = 70  # احتمالية أساسية
+                
+                # العوامل المؤثرة
+                factors = {}
+                
+# نوع المناقصة
+                if tender_type == "مناقصة عامة":
+                    factors["نوع المناقصة"] = -5  # منافسة أكبر
+                elif tender_type == "مناقصة محدودة":
+                    factors["نوع المناقصة"] = 5
+                elif tender_type == "منافسة محدودة":
+                    factors["نوع المناقصة"] = 10
+                else:  # شراء مباشر
+                    factors["نوع المناقصة"] = 15
+                
+                # القطاع
+                if tender_sector == "حكومي":
+                    factors["القطاع"] = 0
+                elif tender_sector == "شبه حكومي":
+                    factors["القطاع"] = 5
+                else:  # خاص
+                    factors["القطاع"] = -5
+                
+                # القيمة التقديرية
+                if tender_value < 500000:
+                    factors["القيمة"] = 5
+                elif tender_value < 2000000:
+                    factors["القيمة"] = 0
+                elif tender_value < 10000000:
+                    factors["القيمة"] = -5
+                else:
+                    factors["القيمة"] = -10
+                
+                # عدد المنافسين
+                if competitors_count <= 3:
+                    factors["المنافسين"] = 10
+                elif competitors_count <= 7:
+                    factors["المنافسين"] = 0
+                else:
+                    factors["المنافسين"] = -10
+                
+                # وزن التقييم الفني
+                if technical_weight >= 70:
+                    factors["التقييم الفني"] = 10
+                elif technical_weight >= 50:
+                    factors["التقييم الفني"] = 5
+                else:
+                    factors["التقييم الفني"] = 0
+                
+                # خبرة سابقة
+                if previous_experience:
+                    factors["خبرة سابقة"] = 15
+                else:
+                    factors["خبرة سابقة"] = 0
+                
+                # المحتوى المحلي
+                if local_content_value >= 80:
+                    factors["المحتوى المحلي"] = 10
+                elif local_content_value >= 60:
+                    factors["المحتوى المحلي"] = 5
+                elif local_content_value >= 40:
+                    factors["المحتوى المحلي"] = 0
+                else:
+                    factors["المحتوى المحلي"] = -5
+                
+                # حساب الاحتمالية النهائية
+                final_probability = base_probability + sum(factors.values())
+                
+                # تعديل النتيجة ضمن النطاق المقبول
+                final_probability = max(min(final_probability, 99), 1)
+                
+                # عرض النتيجة
+                st.success(f"احتمالية النجاح في المناقصة: {final_probability}%")
+                
+                # عرض تفاصيل التحليل
+                st.markdown("### تفاصيل التحليل")
+                
+                for factor, value in factors.items():
+                    icon = "🔼" if value > 0 else "🔽" if value < 0 else "◀▶"
+                    st.text(f"{icon} {factor}: {value:+d}%")
+    
+    with col2:
+        st.markdown("### العوامل المؤثرة في نجاح المناقصات")
+        
+        # بيانات توضيحية للعوامل المؤثرة
+        factors_df = pd.DataFrame({
+            "العامل": [
+                "المحتوى المحلي",
+                "السعر التنافسي",
+                "الخبرة السابقة",
+                "الحلول التقنية",
+                "القدرات الفنية",
+                "سرعة التنفيذ",
+                "جودة المقترح الفني",
+                "الامتثال للمتطلبات"
+            ],
+            "تأثير إيجابي": [
+                0.85, 0.78, 0.72, 0.65, 0.62, 0.58, 0.52, 0.48
+            ]
+        })
+        
+        fig = px.bar(
+            factors_df,
+            x="تأثير إيجابي",
+            y="العامل",
+            orientation='h',
+            color="تأثير إيجابي",
+            color_continuous_scale=px.colors.sequential.Viridis,
+            title="تأثير العوامل المختلفة على احتمالية النجاح"
+        )
+        
+        fig.update_layout(
+            title_font_size=16,
+            title_x=0.5,
+            xaxis_title="مستوى التأثير الإيجابي",
+            yaxis_title=""
+        )
+        
+        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
+        
+        st.markdown("### إحصائيات المناقصات السابقة")
+        
+        # بيانات توضيحية للمناقصات السابقة
+        historical_df = pd.DataFrame({
+            "الشهر": [
+                "يناير", "فبراير", "مارس", "أبريل", "مايو", 
+                "يونيو", "يوليو", "أغسطس", "سبتمبر", "أكتوبر"
+            ],
+            "عدد المناقصات": [5, 7, 4, 6, 9, 8, 6, 7, 10, 8],
+            "معدل النجاح": [0.6, 0.57, 0.75, 0.67, 0.44, 0.5, 0.67, 0.71, 0.6, 0.75]
+        })
+        
+        fig = make_subplots(specs=[[{"secondary_y": True}]])
+        
+        fig.add_trace(
+            go.Bar(
+                x=historical_df["الشهر"],
+                y=historical_df["عدد المناقصات"],
+                name="عدد المناقصات",
+                marker_color="#3498db"
+            ),
+            secondary_y=False
+        )
+        
+        fig.add_trace(
+            go.Scatter(
+                x=historical_df["الشهر"],
+                y=historical_df["معدل النجاح"],
+                name="معدل النجاح",
+                mode="lines+markers",
+                marker_color="#e74c3c",
+                line=dict(width=3)
+            ),
+            secondary_y=True
+        )
+        
+        fig.update_layout(
+            title_text="إحصائيات المناقصات السابقة",
+            title_font_size=16,
+            title_x=0.5,
+            legend_title="",
+            xaxis_title="الشهر"
+        )
+        
+        fig.update_yaxes(title_text="عدد المناقصات", secondary_y=False)
+        fig.update_yaxes(title_text="معدل النجاح", secondary_y=True)
+        
+        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 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")
+        
+        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)
+    
+    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")
+        
+        with st.form("support_form"):
+            st.text_input("العنوان:")
+            st.text_area("الرسالة:")
+            st.selectbox(
+                "نوع المشكلة:",
+                ["استفسار عام", "مشكلة فنية", "اقتراح تحسين", "أخرى"]
+            )
+            st.file_uploader("إرفاق ملف (اختياري):")
+            
+            submit_support = st.form_submit_button("إرسال")
+        
+        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.
+    
+    ### التواصل
+    
+    للمزيد من المعلومات أو الاستفسارات، يرجى التواصل عبر:
+    
+    * البريد الإلكتروني: info@tenderssystem.com
+    * رقم الهاتف: 0123456789
+    """)
+    
+    col1, col2, col3 = st.columns(3)
+    
+    with col1:
+        st.info("إصدار النظام: 1.0.0")
+    
+    with col2:
+        st.info("تاريخ الإطلاق: 2024/03/15")
+    
+    with col3:
+        st.info("آخر تحديث: 2024/03/18")
+
+# تكوين القائمة الجانبية
+def setup_sidebar():
+    """إعداد القائمة الجانبية"""
+    with st.sidebar:
+        st.image("logo.png", width=150)
+        st.title("نظام إدارة المناقصات")
+        
+        # معلومات المستخدم
+        st.markdown("### أهلاً م تامر الجوهري ")
+        st.markdown("مدير المناقصات والعقود")
+        
+        st.markdown("---")
+        
+        # القائمة الرئيسية
+        page = st.radio(
+            "القائمة الرئيسية",
+            [
+                "📊 الرئيسية", 
+                "📋 المناقصات",
+                "📑 العقود",
+                "🔍 تحليل المتطلبات",
+                "🔄 تخطيط سلسلة التوريد",
+                "⚠️ تحليل المخاطر",
+                "🏠 المحتوى المحلي",
+                "🎯 توقع احتمالية النجاح",
+                "⚙️ الإعدادات",
+                "ℹ️ حول النظام"
+            ]
+        )
+        
+        st.markdown("---")
+        
+        # الإحصائيات
+        st.markdown("### إحصائيات سريعة")
+        
+        col1, col2 = st.columns(2)
+        with col1:
+            st.metric("المناقصات", "28")
+        with col2:
+            st.metric("العقود", "14")
+        
+        col1, col2 = st.columns(2)
+        with col1:
+            st.metric("قيد الدراسة", "7")
+        with col2:
+            st.metric("معدل النجاح", "64%")
+    
+    return page
+
+# الدالة الرئيسية للتطبيق
+def main():
+    """الدالة الرئيسية للتطبيق"""
+    # إعداد الصفحة
+    st.set_page_config(
+        page_title="نظام إدارة المناقصات والعقود",
+        page_icon="📊",
+        layout="wide",
+        initial_sidebar_state="expanded"
+    )
     
-    elif selected_page == "توقع احتمالية النجاح":
-        show_success_prediction()
+    # التأكد من وجود بيانات الجلسة
+    initialize_session_state()
     
-    elif selected_page == "التقارير":
-        show_reports()
+    # إعداد القائمة الجانبية
+    page = setup_sidebar()
     
-    # تسجيل زيارة الصفحة
-    logger.info(f"تمت زيارة صفحة {selected_page}")
+    # عرض الصفحة المناسبة
+    if page == "📊 الرئيسية":
+        home_page()
+    elif page == "📋 المناقصات":
+        tenders_page()
+    elif page == "📑 العقود":
+        contracts_page()
+    elif page == "🔍 تحليل المتطلبات":
+        requirements_page()
+    elif page == "🔄 تخطيط سلسلة التوريد":
+        supply_chain_page()
+    elif page == "⚠️ تحليل المخاطر":
+        risk_analysis_page()
+    elif page == "🏠 المحتوى المحلي":
+        local_content_page()
+    elif page == "🎯 توقع احتمالية النجاح":
+        success_prediction_page()
+    elif page == "⚙️ الإعدادات":
+        settings_page()
+    elif page == "ℹ️ حول النظام":
+        about_page()
 
 if __name__ == "__main__":
     main()