modules/pricing/pricing_app.py

"""
وحدة التسعير المتكاملة
"""

import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
import random
from datetime import datetime
import time

class PricingApp:
    """
    وحدة التسعير المتكاملة للنظام
    """
    
    def __init__(self):
        """
        تهيئة وحدة التسعير
        """
        # تهيئة حالة الجلسة الخاصة بالتسعير إذا لم تكن موجودة
        if 'pricing_projects' not in st.session_state:
            # إنشاء بيانات تجريبية للمشاريع
            st.session_state.pricing_projects = self._generate_sample_projects()
        
        if 'pricing_templates' not in st.session_state:
            # إنشاء بيانات تجريبية لقوالب التسعير
            st.session_state.pricing_templates = self._generate_sample_templates()
        
        if 'pricing_resources' not in st.session_state:
            # إنشاء بيانات تجريبية للموارد
            st.session_state.pricing_resources = self._generate_sample_resources()
    
    def run(self):
        """
        تشغيل وحدة التسعير
        """
        st.markdown("<h2 class='module-title'>وحدة التسعير المتكاملة</h2>", unsafe_allow_html=True)
        
        # إنشاء تبويبات للتسعير المختلفة
        tabs = st.tabs(["لوحة التحكم", "تسعير المناقصات", "جداول الكميات", "تحليل الأسعار", "قوالب التسعير"])
        
        with tabs[0]:
            self._render_dashboard()
        
        with tabs[1]:
            self._render_tender_pricing()
        
        with tabs[2]:
            self._render_bill_of_quantities()
        
        with tabs[3]:
            self._render_price_analysis()
        
        with tabs[4]:
            self._render_pricing_templates()
    
    def _render_dashboard(self):
        """
        عرض لوحة التحكم
        """
        st.markdown("### لوحة تحكم التسعير")
        
        # عرض المؤشرات الرئيسية
        col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)
        
        with col1:
            active_tenders = len([p for p in st.session_state.pricing_projects if p['status'] == 'قيد التسعير'])
            st.info(f"### {active_tenders}\nمناقصات قيد التسعير", icon="📝")
        
        with col2:
            completed_tenders = len([p for p in st.session_state.pricing_projects if p['status'] == 'تم التسعير'])
            st.success(f"### {completed_tenders}\nمناقصات تم تسعيرها", icon="✅")
        
        with col3:
            awarded_tenders = len([p for p in st.session_state.pricing_projects if p['status'] == 'تمت الترسية'])
            st.success(f"### {awarded_tenders}\nمناقصات تمت ترسيتها", icon="🏆")
        
        with col4:
            rejected_tenders = len([p for p in st.session_state.pricing_projects if p['status'] == 'مرفوضة'])
            st.error(f"### {rejected_tenders}\nمناقصات مرفوضة", icon="❌")
        
        # عرض المناقصات الحالية
        st.markdown("### المناقصات الحالية")
        
        # تصفية المناقصات النشطة
        active_projects = [p for p in st.session_state.pricing_projects if p['status'] in ['قيد التسعير', 'تم التسعير']]
        
        if active_projects:
            # تحويل البيانات إلى DataFrame
            df = pd.DataFrame(active_projects)
            df = df[['id', 'name', 'client', 'value', 'deadline', 'status', 'completion']]
            df.columns = ['الرقم', 'اسم المناقصة', 'العميل', 'القيمة التقديرية', 'الموعد النهائي', 'الحالة', 'نسبة الإنجاز']
            
            # تنسيق القيم
            df['القيمة التقديرية'] = df['القيمة التقديرية'].apply(lambda x: f"{x:,} ريال")
            df['نسبة الإنجاز'] = df['نسبة الإنجاز'].apply(lambda x: f"{x}%")
            
            # عرض الجدول
            st.dataframe(df, use_container_width=True)
        else:
            st.info("لا توجد مناقصات نشطة حالياً", icon="ℹ️")
        
        # عرض إحصائيات التسعير
        st.markdown("### إحصائيات التسعير")
        
        col1, col2 = st.columns(2)
        
        with col1:
            st.markdown("#### نسب النجاح حسب نوع المشروع")
            
            # إنشاء بيانات تجريبية
            success_by_type = {
                "طرق وجسور": 75,
                "مباني": 60,
                "بنية تحتية": 80,
                "مياه وصرف صحي": 65,
                "كهرباء": 70
            }
            
            # تحويل البيانات إلى DataFrame
            success_df = pd.DataFrame({
                "نوع المشروع": list(success_by_type.keys()),
                "نسبة النجاح": list(success_by_type.values())
            })
            
            # عرض الرسم البياني
            st.bar_chart(success_df.set_index("نوع المشروع"))
        
        with col2:
            st.markdown("#### متوسط هامش الربح حسب العميل")
            
            # إنشاء بيانات تجريبية
            margin_by_client = {
                "وزارة النقل": 12,
                "وزارة الإسكان": 15,
                "أمانة منطقة الرياض": 10,
                "شركة أرامكو": 8,
                "الهيئة الملكية": 14
            }
            
            # تحويل البيانات إلى DataFrame
            margin_df = pd.DataFrame({
                "العميل": list(margin_by_client.keys()),
                "هامش الربح (%)": list(margin_by_client.values())
            })
            
            # عرض الرسم البياني
            st.bar_chart(margin_df.set_index("العميل"))
    
    def _render_tender_pricing(self):
        """
        عرض واجهة تسعير المناقصات
        """
        st.markdown("### تسعير المناقصات")
        
        # اختيار المناقصة
        project_names = [p['name'] for p in st.session_state.pricing_projects]
        selected_project = st.selectbox("اختر المناقصة", options=project_names, key="selected_pricing_project")
        
        # الحصول على معلومات المناقصة المحددة
        project_info = next((p for p in st.session_state.pricing_projects if p['name'] == selected_project), None)
        
        if project_info:
            # عرض معلومات المناقصة
            st.markdown(f"""
            <div style="background-color: var(--gray-100); padding: 15px; border-radius: 8px; margin-bottom: 20px;">
                <h4 style="color: var(--primary-color);">{project_info['name']}</h4>
                <p><strong>العميل:</strong> {project_info['client']}</p>
                <p><strong>القيمة التقديرية:</strong> {project_info['value']:,} ريال</p>
                <p><strong>الموعد النهائي:</strong> {project_info['deadline']}</p>
                <p><strong>الحالة:</strong> {project_info['status']}</p>
                <p><strong>نسبة الإنجاز:</strong> {project_info['completion']}%</p>
            </div>
            """, unsafe_allow_html=True)
            
            # تبويبات فرعية للتسعير
            subtabs = st.tabs(["ملخص التسعير", "جدول الكميات", "تحليل التكاليف", "هامش الربح", "المخاطر"])
            
            with subtabs[0]:
                self._render_pricing_summary(project_info)
            
            with subtabs[1]:
                self._render_project_boq(project_info)
            
            with subtabs[2]:
                self._render_cost_analysis(project_info)
            
            with subtabs[3]:
                self._render_profit_margin(project_info)
            
            with subtabs[4]:
                self._render_risk_analysis(project_info)
    
    def _render_pricing_summary(self, project_info):
        """
        عرض ملخص التسعير
        """
        st.markdown("#### ملخص التسعير")
        
        # عرض شريط التقدم
        st.progress(project_info['completion'] / 100, text=f"نسبة إكمال التسعير: {project_info['completion']}%")
        
        # عرض ملخص التكاليف
        st.markdown("##### ملخص التكاليف")
        
        # إنشاء بيانات تجريبية للتكاليف
        direct_cost = project_info['value'] * 0.7
        indirect_cost = project_info['value'] * 0.15
        profit_margin = project_info['value'] * 0.15
        
        costs = {
            "التكاليف المباشرة": direct_cost,
            "التكاليف غير المباشرة": indirect_cost,
            "هامش الربح": profit_margin,
            "إجمالي العرض": project_info['value']
        }
        
        # عرض جدول التكاليف
        costs_df = pd.DataFrame({
            "البند": list(costs.keys()),
            "القيمة (ريال)": [f"{value:,.2f}" for value in costs.values()],
            "النسبة": [f"{(value / project_info['value']) * 100:.1f}%" for value in costs.values()]
        })
        
        st.dataframe(costs_df, use_container_width=True, hide_index=True)
        
        # عرض الرسم البياني للتكاليف
        cost_chart_data = pd.DataFrame({
            "البند": ["التكاليف المباشرة", "التكاليف غير المباشرة", "هامش الربح"],
            "القيمة": [direct_cost, indirect_cost, profit_margin]
        })
        
        st.bar_chart(cost_chart_data.set_index("البند"))
        
        # عرض ملاحظات التسعير
        st.markdown("##### ملاحظات التسعير")
        
        notes = [
            "تم تحديث أسعار المواد وفقاً لآخر الأسعار في السوق",
            "تم زيادة هامش المخاطر بنسبة 2% نظراً لموقع المشروع",
            "تم تخفيض تكلفة النقل بناءً على توفر المعدات في الموقع",
            "يجب مراجعة أسعار الحديد قبل تقديم العرض النهائي"
        ]
        
        for note in notes:
            st.markdown(f"- {note}")
        
        # زر تحديث التسعير
        if st.button("تحديث التسعير", key="update_pricing_btn"):
            st.success("تم تحديث التسعير بنجاح", icon="✅")
    
    def _render_project_boq(self, project_info):
        """
        عرض جدول الكميات للمشروع
        """
        st.markdown("#### جدول الكميات")
        
        # إنشاء بيانات تجريبية لجدول الكميات
        boq_items = []
        categories = ["أعمال ترابية", "أعمال خرسانية", "أعمال معمارية", "أعمال كهربائية", "أعمال ميكانيكية"]
        
        for i, category in enumerate(categories):
            # إنشاء عدة بنود لكل فئة
            for j in range(3):
                item_id = i * 3 + j + 1
                item = {
                    "الرقم": f"{i+1}.{j+1}",
                    "الفئة": category,
                    "البند": f"بند {item_id}",
                    "الوصف": f"وصف تفصيلي للبند {item_id} ضمن فئة {category}",
                    "الوحدة": random.choice(["متر", "متر مربع", "متر مكعب", "طن", "قطعة"]),
                    "الكمية": random.randint(10, 1000),
                    "سعر الوحدة": random.randint(100, 5000),
                    "الإجمالي": 0
                }
                item["الإجمالي"] = item["الكمية"] * item["سعر الوحدة"]
                boq_items.append(item)
        
        # تحويل البيانات إلى DataFrame
        boq_df = pd.DataFrame(boq_items)
        
        # تنسيق القيم
        boq_df["سعر الوحدة"] = boq_df["سعر الوحدة"].apply(lambda x: f"{x:,}")
        boq_df["الإجمالي"] = boq_df["الإجمالي"].apply(lambda x: f"{x:,}")
        
        # عرض جدول الكميات مع تجميع حسب الفئة
        st.dataframe(boq_df, use_container_width=True)
        
        # حساب الإجمالي
        total = sum(item["الإجمالي"] for item in boq_items)
        st.markdown(f"**الإجمالي:** {total:,} ريال")
        
        # أزرار التحكم
        col1, col2, col3 = st.columns(3)
        
        with col1:
            st.button("إضافة بند", key="add_boq_item_btn")
        
        with col2:
            st.button("استيراد من Excel", key="import_boq_btn")
        
        with col3:
            st.button("تصدير إلى Excel", key="export_boq_btn")
    
    def _render_cost_analysis(self, project_info):
        """
        عرض تحليل التكاليف
        """
        st.markdown("#### تحليل التكاليف")
        
        # تبويبات فرعية لتحليل التكاليف
        cost_tabs = st.tabs(["تكاليف المواد", "تكاليف العمالة", "تكاليف المعدات", "التكاليف غير المباشرة"])
        
        with cost_tabs[0]:
            # تحليل تكاليف المواد
            st.markdown("##### تكاليف المواد")
            
            # إنشاء بيانات تجريبية لتكاليف المواد
            materials = [
                {"المادة": "خرسانة", "الكمية": 500, "الوحدة": "متر مكعب", "سعر الوحدة": 250, "الإجمالي": 125000},
                {"المادة": "حديد تسليح", "الكمية": 50, "الوحدة": "طن", "سعر الوحدة": 3000, "الإجمالي": 150000},
                {"المادة": "طابوق", "الكمية": 10000, "الوحدة": "قطعة", "سعر الوحدة": 5, "الإجمالي": 50000},
                {"المادة": "بلاط", "الكمية": 1000, "الوحدة": "متر مربع", "سعر الوحدة": 80, "الإجمالي": 80000},
                {"المادة": "أسمنت", "الكمية": 1000, "الوحدة": "كيس", "سعر الوحدة": 20, "الإجمالي": 20000}
            ]
            
            # تحويل البيانات إلى DataFrame
            materials_df = pd.DataFrame(materials)
            
            # تنسيق القيم
            materials_df["سعر الوحدة"] = materials_df["سعر الوحدة"].apply(lambda x: f"{x:,}")
            materials_df["الإجمالي"] = materials_df["الإجمالي"].apply(lambda x: f"{x:,}")
            
            # عرض جدول المواد
            st.dataframe(materials_df, use_container_width=True)
            
            # حساب الإجمالي
            total_materials = sum(item["الإجمالي"] for item in materials)
            st.markdown(f"**إجمالي تكاليف المواد:** {total_materials:,} ريال")
            
            # عرض الرسم البياني
            materials_chart = pd.DataFrame({
                "المادة": [item["المادة"] for item in materials],
                "التكلفة": [item["الإجمالي"] for item in materials]
            })
            
            st.bar_chart(materials_chart.set_index("المادة"))
        
        with cost_tabs[1]:
            # تحليل تكاليف العمالة
            st.markdown("##### تكاليف العمالة")
            
            # إنشاء بيانات تجريبية لتكاليف العمالة
            labor = [
                {"الوظيفة": "مهندس موقع", "العدد": 2, "المدة (شهر)": 12, "التكلفة الشهرية": 15000, "الإجمالي": 360000},
                {"الوظيفة": "مشرف", "العدد": 4, "المدة (شهر)": 12, "التكلفة الشهرية": 8000, "الإجمالي": 384000},
                {"الوظيفة": "فني", "العدد": 10, "المدة (شهر)": 12, "التكلفة الشهرية": 5000, "الإجمالي": 600000},
                {"الوظيفة": "عامل", "العدد": 20, "المدة (شهر)": 12, "التكلفة الشهرية": 3000, "الإجمالي": 720000},
                {"الوظيفة": "سائق", "العدد": 5, "المدة (شهر)": 12, "التكلفة الشهرية": 4000, "الإجمالي": 240000}
            ]
            
            # تحويل البيانات إلى DataFrame
            labor_df = pd.DataFrame(labor)
            
            # تنسيق القيم
            labor_df["التكلفة الشهرية"] = labor_df["التكلفة الشهرية"].apply(lambda x: f"{x:,}")
            labor_df["الإجمالي"] = labor_df["الإجمالي"].apply(lambda x: f"{x:,}")
            
            # عرض جدول العمالة
            st.dataframe(labor_df, use_container_width=True)
            
            # حساب الإجمالي
            total_labor = sum(item["الإجمالي"] for item in labor)
            st.markdown(f"**إجمالي تكاليف العمالة:** {total_labor:,} ريال")
        
        with cost_tabs[2]:
            # تحليل تكاليف المعدات
            st.markdown("##### تكاليف المعدات")
            
            # إنشاء بيانات تجريبية لتكاليف المعدات
            equipment = [
                {"المعدة": "حفارة", "العدد": 2, "المدة (شهر)": 6, "التكلفة الشهرية": 20000, "الإجمالي": 240000},
                {"المعدة": "لودر", "العدد": 2, "المدة (شهر)": 8, "التكلفة الشهرية": 15000, "الإجمالي": 240000},
                {"المعدة": "شاحنة نقل", "العدد": 4, "المدة (شهر)": 12, "التكلفة الشهرية": 10000, "الإجمالي": 480000},
                {"المعدة": "خلاطة خرسانة", "العدد": 2, "المدة (شهر)": 10, "التكلفة الشهرية": 8000, "الإجمالي": 160000},
                {"المعدة": "رافعة", "العدد": 1, "المدة (شهر)": 4, "التكلفة الشهرية": 25000, "الإجمالي": 100000}
            ]
            
            # تحويل البيانات إلى DataFrame
            equipment_df = pd.DataFrame(equipment)
            
            # تنسيق القيم
            equipment_df["التكلفة الشهرية"] = equipment_df["التكلفة الشهرية"].apply(lambda x: f"{x:,}")
            equipment_df["الإجمالي"] = equipment_df["الإجمالي"].apply(lambda x: f"{x:,}")
            
            # عرض جدول المعدات
            st.dataframe(equipment_df, use_container_width=True)
            
            # حساب الإجمالي
            total_equipment = sum(item["الإجمالي"] for item in equipment)
            st.markdown(f"**إجمالي تكاليف المعدات:** {total_equipment:,} ريال")
        
        with cost_tabs[3]:
            # تحليل التكاليف غير المباشرة
            st.markdown("##### التكاليف غير المباشرة")
            
            # إنشاء بيانات تجريبية للتكاليف غير المباشرة
            indirect_costs = [
                {"البند": "إدارة المشروع", "النسبة": "5%", "القيمة": 250000},
                {"البند": "ضمانات بنكية", "النسبة": "2%", "القيمة": 100000},
                {"البند": "تأمين", "النسبة": "1.5%", "القيمة": 75000},
                {"البند": "مكاتب الموقع", "النسبة": "1%", "القيمة": 50000},
                {"البند": "مصاريف إدارية", "النسبة": "3%", "القيمة": 150000},
                {"البند": "مصاريف نثرية", "النسبة": "1.5%", "القيمة": 75000}
            ]
            
            # تحويل البيانات إلى DataFrame
            indirect_costs_df = pd.DataFrame(indirect_costs)
            
            # تنسيق القيم
            indirect_costs_df["القيمة"] = indirect_costs_df["القيمة"].apply(lambda x: f"{x:,}")
            
            # عرض جدول التكاليف غير المباشرة
            st.dataframe(indirect_costs_df, use_container_width=True)
            
            # حساب الإجمالي
            total_indirect = sum(item["القيمة"] for item in indirect_costs)
            st.markdown(f"**إجمالي التكاليف غير المباشرة:** {total_indirect:,} ريال")
    
    def _render_profit_margin(self, project_info):
        """
        عرض تحليل هامش الربح
        """
        st.markdown("#### تحليل هامش الربح")
        
        # إنشاء بيانات تجريبية لتحليل هامش الربح
        direct_cost = project_info['value'] * 0.7
        indirect_cost = project_info['value'] * 0.15
        total_cost = direct_cost + indirect_cost
        profit = project_info['value'] - total_cost
        profit_percentage = (profit / project_info['value']) * 100
        
        # عرض ملخص هامش الربح
        col1, col2, col3 = st.columns(3)
        
        with col1:
            st.metric("إجمالي التكاليف", f"{total_cost:,.2f} ريال")
        
        with col2:
            st.metric("هامش الربح", f"{profit:,.2f} ريال")
        
        with col3:
            st.metric("نسبة الربح", f"{profit_percentage:.2f}%")
        
        # عرض تحليل الحساسية
        st.markdown("##### تحليل الحساسية")
        st.markdown("تأثير تغير التكاليف على هامش الربح")
        
        # إنشاء بيانات تحليل الحساسية
        sensitivity_data = []
        cost_changes = [-10, -5, 0, 5, 10, 15, 20]
        
        for change in cost_changes:
            adjusted_cost = total_cost * (1 + change / 100)
            adjusted_profit = project_info['value'] - adjusted_cost
            adjusted_profit_percentage = (adjusted_profit / project_info['value']) * 100
            
            sensitivity_data.append({
                "تغير التكاليف": f"{change}%",
                "التكلفة المعدلة": adjusted_cost,
                "الربح المعدل": adjusted_profit,
                "نسبة الربح المعدلة": adjusted_profit_percentage
            })
        
        # تحويل البيانات إلى DataFrame
        sensitivity_df = pd.DataFrame(sensitivity_data)
        
        # تنسيق القيم
        sensitivity_df["التكلفة المعدلة"] = sensitivity_df["التكلفة المعدلة"].apply(lambda x: f"{x:,.2f}")
        sensitivity_df["الربح المعدل"] = sensitivity_df["الربح المعدل"].apply(lambda x: f"{x:,.2f}")
        sensitivity_df["نسبة الربح المعدلة"] = sensitivity_df["نسبة الربح المعدلة"].apply(lambda x: f"{x:.2f}%")
        
        # عرض جدول تحليل الحساسية
        st.dataframe(sensitivity_df, use_container_width=True)
        
        # عرض الرسم البياني لتحليل الحساسية
        chart_data = pd.DataFrame({
            "تغير التكاليف": cost_changes,
            "نسبة الربح": [row["نسبة الربح المعدلة"].replace("%", "") for row in sensitivity_data]
        })
        
        chart_data["نسبة الربح"] = chart_data["نسبة الربح"].astype(float)
        
        st.line_chart(chart_data.set_index("تغير التكاليف"))
        
        # عرض توصيات هامش الربح
        st.markdown("##### توصيات هامش الربح")
        
        recommendations = [
            "الحفاظ على هامش ربح لا يقل عن 10% لضمان تغطية المخاطر غير المتوقعة",
            "مراجعة أسعار المواد الرئيسية قبل تقديم العرض النهائي",
            "التفاوض مع الموردين للحصول على خصومات إضافية",
            "تقليل التكاليف غير المباشرة من خلال مشاركة الموارد مع مشاريع أخرى"
        ]
        
        for recommendation in recommendations:
            st.markdown(f"- {recommendation}")
    
    def _render_risk_analysis(self, project_info):
        """
        عرض تحليل المخاطر
        """
        st.markdown("#### تحليل المخاطر")
        
        # إنشاء بيانات تجريبية للمخاطر
        risks = [
            {"المخاطرة": "ارتفاع أسعار المواد", "الاحتمالية": 70, "التأثير": 80, "المستوى": "مرتفع", "الاستجابة": "تضمين بند تعديل الأسعار في العقد"},
            {"المخاطرة": "تأخر التوريدات", "الاحتمالية": 60, "التأثير": 70, "المستوى": "مرتفع", "الاستجابة": "طلب توريدات مبكرة وتخزين المواد الأساسية"},
            {"المخاطرة": "نقص العمالة", "الاحتمالية": 50, "التأثير": 60, "المستوى": "متوسط", "الاستجابة": "التعاقد المسبق مع مقاولي الباطن"},
            {"المخاطرة": "ظروف جوية", "الاحتمالية": 40, "التأثير": 50, "المستوى": "متوسط", "الاستجابة": "تضمين مدة إضافية في الجدول الزمني"},
            {"المخاطرة": "تغيير المواصفات", "الاحتمالية": 30, "التأثير": 80, "المستوى": "متوسط", "الاستجابة": "تضمين بند تغيير الأوامر في العقد"},
            {"المخاطرة": "مشاكل تمويلية", "الاحتمالية": 20, "التأثير": 90, "المستوى": "متوسط", "الاستجابة": "تأمين خط ائتمان احتياطي"}
        ]
        
        # تحويل البيانات إلى DataFrame
        risks_df = pd.DataFrame(risks)
        
        # عرض جدول المخاطر
        st.dataframe(risks_df, use_container_width=True)
        
        # عرض مصفوفة المخاطر
        st.markdown("##### مصفوفة المخاطر")
        
        # إنشاء بيانات مصفوفة المخاطر
        risk_matrix = np.zeros((5, 5))
        
        # تعيين قيم المخاطر في المصفوفة
        for risk in risks:
            prob_index = min(int(risk["الاحتمالية"] / 20), 4)
            impact_index = min(int(risk["التأثير"] / 20), 4)
            risk_matrix[prob_index, impact_index] += 1
        
        # تحويل المصفوفة إلى DataFrame
        prob_labels = ["0-20%", "21-40%", "41-60%", "61-80%", "81-100%"]
        impact_labels = ["منخفض جداً", "منخفض", "متوسط", "مرتفع", "مرتفع جداً"]
        
        matrix_df = pd.DataFrame(risk_matrix, index=prob_labels[::-1], columns=impact_labels)
        
        # عرض المصفوفة كخريطة حرارية
        st.markdown("الاحتمالية (عمودي) × التأثير (أفقي)")
        st.dataframe(matrix_df, use_container_width=True)
        
        # عرض تكلفة المخاطر
        st.markdown("##### تكلفة المخاطر")
        
        # حساب تكلفة المخاطر
        risk_cost = project_info['value'] * 0.05
        contingency = project_info['value'] * 0.03
        management_reserve = project_info['value'] * 0.02
        
        col1, col2, col3 = st.columns(3)
        
        with col1:
            st.metric("تكلفة المخاطر المحددة", f"{risk_cost:,.2f} ريال")
        
        with col2:
            st.metric("احتياطي الطوارئ", f"{contingency:,.2f} ريال")
        
        with col3:
            st.metric("احتياطي الإدارة", f"{management_reserve:,.2f} ريال")
        
        # عرض خطة الاستجابة للمخاطر
        st.markdown("##### خطة الاستجابة للمخاطر")
        
        for risk in risks:
            if risk["المستوى"] == "مرتفع":
                st.markdown(f"""
                <div style="background-color: #f8d7da; padding: 10px; border-radius: 5px; margin-bottom: 10px;">
                    <strong>{risk['المخاطرة']} (مخاطرة مرتفعة):</strong> {risk['الاستجابة']}
                </div>
                """, unsafe_allow_html=True)
            elif risk["المستوى"] == "متوسط":
                st.markdown(f"""
                <div style="background-color: #fff3cd; padding: 10px; border-radius: 5px; margin-bottom: 10px;">
                    <strong>{risk['المخاطرة']} (مخاطرة متوسطة):</strong> {risk['الاستجابة']}
                </div>
                """, unsafe_allow_html=True)
    
    def _render_bill_of_quantities(self):
        """
        عرض واجهة جداول الكميات
        """
        st.markdown("### جداول الكميات")
        
        # تبويبات فرعية لجداول الكميات
        boq_tabs = st.tabs(["إنشاء جدول كميات", "قوالب جداول الكميات", "استيراد/تصدير"])
        
        with boq_tabs[0]:
            # إنشاء جدول كميات جديد
            st.markdown("#### إنشاء جدول كميات جديد")
            
            # نموذج إنشاء جدول كميات
            col1, col2 = st.columns(2)
            
            with col1:
                boq_name = st.text_input("اسم جدول الكميات", key="new_boq_name")
                boq_project = st.selectbox("المشروع", options=[p['name'] for p in st.session_state.pricing_projects], key="new_boq_project")
            
            with col2:
                boq_template = st.selectbox("القالب", options=["قالب جديد"] + [t['name'] for t in st.session_state.pricing_templates], key="new_boq_template")
                boq_currency = st.selectbox("العملة", options=["ريال سعودي", "دولار أمريكي", "يورو"], key="new_boq_currency")
            
            # زر إنشاء جدول الكميات
            if st.button("إنشاء جدول الكميات", key="create_boq_btn"):
                if boq_name:
                    st.success(f"تم إنشاء جدول الكميات '{boq_name}' بنجاح", icon="✅")
                    
                    # عرض جدول الكميات الفارغ
                    st.markdown("#### جدول الكميات الجديد")
                    
                    # إنشاء جدول فارغ
                    empty_boq = pd.DataFrame({
                        "الرقم": ["1", "2", "3", "4", "5"],
                        "البند": ["", "", "", "", ""],
                        "الوصف": ["", "", "", "", ""],
                        "الوحدة": ["", "", "", "", ""],
                        "الكمية": ["", "", "", "", ""],
                        "سعر الوحدة": ["", "", "", "", ""],
                        "الإجمالي": ["", "", "", "", ""]
                    })
                    
                    st.dataframe(empty_boq, use_container_width=True, hide_index=True)
                    
                    # أزرار التحكم
                    col1, col2, col3 = st.columns(3)
                    
                    with col1:
                        st.button("إضافة بند", key="add_item_to_new_boq_btn")
                    
                    with col2:
                        st.button("إضافة فئة", key="add_category_to_new_boq_btn")
                    
                    with col3:
                        st.button("حفظ", key="save_new_boq_btn")
                else:
                    st.warning("يرجى إدخال اسم لجدول الكميات", icon="⚠️")
        
        with boq_tabs[1]:
            # قوالب جداول الكميات
            st.markdown("#### قوالب جداول الكميات")
            
            # عرض القوالب المتاحة
            templates = st.session_state.pricing_templates
            
            # تقسيم القوالب إلى صفوف
            for i in range(0, len(templates), 3):
                cols = st.columns(3)
                for j in range(3):
                    if i + j < len(templates):
                        template = templates[i + j]
                        with cols[j]:
                            st.markdown(f"""
                            <div style="border: 1px solid #dee2e6; border-radius: 8px; padding: 15px; height: 100%;">
                                <h4 style="color: var(--primary-color);">{template['name']}</h4>
                                <p><strong>النوع:</strong> {template['type']}</p>
                                <p><strong>عدد البنود:</strong> {template['items_count']}</p>
                                <p>{template['description']}</p>
                            </div>
                            """, unsafe_allow_html=True)
            
            # إضافة قالب جديد
            st.markdown("#### إضافة قالب جديد")
            
            col1, col2 = st.columns(2)
            
            with col1:
                new_template_name = st.text_input("اسم القالب", key="new_template_name")
                new_template_type = st.selectbox("نوع القالب", options=["طرق", "مباني", "بنية تحتية", "مياه وصرف صحي", "كهرباء", "أخرى"], key="new_template_type")
            
            with col2:
                new_template_desc = st.text_area("وصف القالب", key="new_template_desc")
            
            # زر إضافة القالب
            if st.button("إضافة القالب", key="add_template_btn"):
                if new_template_name:
                    st.success(f"تم إضافة القالب '{new_template_name}' بنجاح", icon="✅")
                else:
                    st.warning("يرجى إدخال اسم للقالب", icon="⚠️")
        
        with boq_tabs[2]:
            # استيراد/تصدير جداول الكميات
            st.markdown("#### استيراد/تصدير جداول الكميات")
            
            col1, col2 = st.columns(2)
            
            with col1:
                st.markdown("##### استيراد جدول كميات")
                st.file_uploader("اختر ملف جدول الكميات (Excel, CSV)", type=["xlsx", "csv"], key="import_boq_file")
                
                import_format = st.radio(
                    "تنسيق الاستيراد",
                    options=["تنسيق النظام", "تنسيق وزارة المالية", "تنسيق مخصص"],
                    horizontal=True,
                    key="import_boq_format"
                )
                
                st.button("استيراد", key="import_boq_file_btn")
            
            with col2:
                st.markdown("##### تصدير جدول كميات")
                
                export_boq = st.selectbox(
                    "اختر جدول الكميات",
                    options=[p['name'] for p in st.session_state.pricing_projects],
                    key="export_boq_select"
                )
                
                export_format = st.radio(
                    "تنسيق التصدير",
                    options=["Excel", "CSV", "PDF"],
                    horizontal=True,
                    key="export_boq_format"
                )
                
                if st.button("تصدير", key="export_boq_btn"):
                    st.success(f"تم تصدير جدول الكميات '{export_boq}' بنجاح", icon="✅")
                    
                    # زر تنزيل الملف المصدر (وهمي)
                    st.download_button(
                        label="تنزيل جدول الكميات",
                        data="محتوى وهمي لجدول الكميات",
                        file_name=f"{export_boq}.{export_format.lower()}",
                        mime="application/octet-stream",
                        key="download_boq"
                    )
    
    def _render_price_analysis(self):
        """
        عرض واجهة تحليل الأسعار
        """
        st.markdown("### تحليل الأسعار")
        
        # تبويبات فرعية لتحليل الأسعار
        price_tabs = st.tabs(["تحليل أسعار المواد", "مقارنة الأسعار", "تحليل الاتجاهات", "تقارير"])
        
        with price_tabs[0]:
            # تحليل أسعار المواد
            st.markdown("#### تحليل أسعار المواد")
            
            # اختيار المواد للتحليل
            materials = ["خرسانة", "حديد تسليح", "أسمنت", "رمل", "بلاط", "طابوق", "أسلاك كهربائية", "أنابيب"]
            selected_materials = st.multiselect("اختر المواد للتحليل", options=materials, default=materials[:3], key="selected_materials")
            
            if selected_materials:
                # إنشاء بيانات تجريبية لأسعار المواد
                price_data = {}
                months = ["يناير", "فبراير", "مارس", "أبريل", "مايو", "يونيو", "يوليو", "أغسطس", "سبتمبر", "أكتوبر", "نوفمبر", "ديسمبر"]
                
                for material in selected_materials:
                    # إنشاء سلسلة أسعار عشوائية مع اتجاه تصاعدي
                    base_price = random.randint(100, 1000)
                    prices = []
                    for i in range(12):
                        # إضافة تغير عشوائي مع اتجاه تصاعدي
                        change = random.uniform(-0.05, 0.1) * base_price
                        price = base_price + change
                        base_price = price  # تحديث السعر الأساسي للشهر التالي
                        prices.append(price)
                    
                    price_data[material] = prices
                
                # تحويل البيانات إلى DataFrame
                price_df = pd.DataFrame(price_data, index=months)
                
                # عرض الرسم البياني
                st.line_chart(price_df)
                
                # عرض جدول الأسعار
                st.dataframe(price_df, use_container_width=True)
                
                # تحليل التغيرات
                st.markdown("##### تحليل التغيرات في الأسعار")
                
                for material in selected_materials:
                    prices = price_data[material]
                    first_price = prices[0]
                    last_price = prices[-1]
                    change = ((last_price - first_price) / first_price) * 100
                    
                    if change > 0:
                        st.markdown(f"- **{material}**: ارتفاع بنسبة {change:.2f}% خلال الفترة")
                    else:
                        st.markdown(f"- **{material}**: انخفاض بنسبة {abs(change):.2f}% خلال الفترة")
        
        with price_tabs[1]:
            # مقارنة الأسعار
            st.markdown("#### مقارنة الأسعار بين الموردين")
            
            # اختيار المادة للمقارنة
            material_for_comparison = st.selectbox("اختر المادة للمقارنة", options=materials, key="material_for_comparison")
            
            # إنشاء بيانات تجريبية للموردين
            suppliers = ["المورد أ", "المورد ب", "المورد ج", "المورد د", "المورد هـ"]
            
            # إنشاء أسعار عشوائية للموردين
            base_price = random.randint(100, 1000)
            supplier_prices = [base_price * random.uniform(0.9, 1.1) for _ in range(len(suppliers))]
            
            # تحويل البيانات إلى DataFrame
            comparison_df = pd.DataFrame({
                "المورد": suppliers,
                "السعر": supplier_prices,
                "الخصم": [f"{random.randint(0, 15)}%" for _ in range(len(suppliers))],
                "شروط الدفع": [random.choice(["فوري", "30 يوم", "60 يوم", "90 يوم"]) for _ in range(len(suppliers))],
                "وقت التسليم": [f"{random.randint(1, 30)} يوم" for _ in range(len(suppliers))]
            })
            
            # تنسيق القيم
            comparison_df["السعر"] = comparison_df["السعر"].apply(lambda x: f"{x:.2f}")
            
            # عرض جدول المقارنة
            st.dataframe(comparison_df, use_container_width=True)
            
            # عرض الرسم البياني للمقارنة
            chart_data = pd.DataFrame({
                "المورد": suppliers,
                "السعر": supplier_prices
            })
            
            st.bar_chart(chart_data.set_index("المورد"))
            
            # توصيات الشراء
            st.markdown("##### توصيات الشراء")
            
            best_supplier_index = supplier_prices.index(min(supplier_prices))
            best_supplier = suppliers[best_supplier_index]
            
            st.markdown(f"""
            <div style="background-color: #d4edda; padding: 15px; border-radius: 8px; margin-top: 20px;">
                <h5 style="color: #155724;">التوصية الأفضل</h5>
                <p>بناءً على تحليل الأسعار وشروط التوريد، يوصى بالشراء من <strong>{best_supplier}</strong> حيث يقدم أفضل سعر مع شروط دفع وتسليم مناسبة.</p>
            </div>
            """, unsafe_allow_html=True)
        
        with price_tabs[2]:
            # تحليل الاتجاهات
            st.markdown("#### تحليل اتجاهات الأسعار")
            
            # اختيار الفترة الزمنية
            time_period = st.radio(
                "الفترة الزمنية",
                options=["شهري", "ربع سنوي", "سنوي"],
                horizontal=True,
                key="price_trend_period"
            )
            
            # إنشاء بيانات تجريبية للاتجاهات
            if time_period == "شهري":
                periods = months
            elif time_period == "ربع سنوي":
                periods = ["الربع الأول", "الربع الثاني", "الربع الثالث", "الربع الرابع"]
            else:
                periods = [f"20{year}" for year in range(18, 26)]
            
            # إنشاء مؤشر أسعار تجريبي
            base_index = 100
            price_indices = []
            
            for i in range(len(periods)):
                # إضافة تغير عشوائي مع اتجاه تصاعدي
                change = random.uniform(-2, 5)
                index_value = base_index + change
                base_index = index_value
                price_indices.append(index_value)
            
            # تحويل البيانات إلى DataFrame
            trend_df = pd.DataFrame({
                "الفترة": periods,
                "مؤشر الأسعار": price_indices
            })
            
            # عرض الرسم البياني للاتجاهات
            st.line_chart(trend_df.set_index("الفترة"))
            
            # تحليل الاتجاه
            first_index = price_indices[0]
            last_index = price_indices[-1]
            total_change = ((last_index - first_index) / first_index) * 100
            
            st.markdown(f"##### تحليل الاتجاه العام")
            
            if total_change > 10:
                trend_message = "ارتفاع حاد في الأسعار"
                recommendation = "يوصى بالشراء المبكر وتخزين المواد الأساسية لتجنب الزيادات المستقبلية"
            elif total_change > 5:
                trend_message = "ارتفاع معتدل في الأسعار"
                recommendation = "يوصى بمراقبة الأسعار عن كثب والشراء عند انخفاض الأسعار مؤقتاً"
            elif total_change > 0:
                trend_message = "ارتفاع طفيف في الأسعار"
                recommendation = "الوضع مستقر نسبياً، يمكن الشراء وفق الجدول الزمني للمشروع"
            elif total_change > -5:
                trend_message = "انخفاض طفيف في الأسعار"
                recommendation = "يمكن تأجيل بعض المشتريات للاستفادة من انخفاض الأسعار المتوقع"
            else:
                trend_message = "انخفاض ملحوظ في الأسعار"
                recommendation = "يوصى بتأجيل المشتريات غير العاجلة للاستفادة من انخفاض الأسعار"
            
            st.markdown(f"""
            <div style="background-color: #f8f9fa; padding: 15px; border-radius: 8px; margin-top: 20px;">
                <h5>الاتجاه العام: {trend_message}</h5>
                <p>التغير الإجمالي: {total_change:.2f}% خلال الفترة</p>
                <p><strong>التوصية:</strong> {recommendation}</p>
            </div>
            """, unsafe_allow_html=True)
        
        with price_tabs[3]:
            # تقارير تحليل الأسعار
            st.markdown("#### تقارير تحليل الأسعار")
            
            # قائمة التقارير المتاحة
            reports = [
                "تقرير مقارنة الأسعار الشهري",
                "تقرير تحليل اتجاهات الأسعار",
                "تقرير أسعار المواد الرئيسية",
                "تقرير مقارنة أسعار الموردين",
                "تقرير تحليل تكاليف المشاريع"
            ]
            
            selected_report = st.selectbox("اختر التقرير", options=reports, key="selected_price_report")
            
            # خيارات التقرير
            col1, col2 = st.columns(2)
            
            with col1:
                report_format = st.radio(
                    "تنسيق التقرير",
                    options=["PDF", "Excel", "Word"],
                    horizontal=True,
                    key="price_report_format"
                )
            
            with col2:
                report_period = st.selectbox(
                    "الفترة",
                    options=["الشهر الحالي", "الربع الحالي", "النصف الأول 2025", "النصف الثاني 2025", "السنة كاملة"],
                    key="price_report_period"
                )
            
            # زر إنشاء التقرير
            if st.button("إنشاء التقرير", key="generate_price_report_btn"):
                st.success(f"تم إنشاء التقرير '{selected_report}' بنجاح", icon="✅")
                
                # زر تنزيل التقرير (وهمي)
                st.download_button(
                    label="تنزيل التقرير",
                    data="محتوى وهمي للتقرير",
                    file_name=f"{selected_report}.{report_format.lower()}",
                    mime="application/octet-stream",
                    key="download_price_report"
                )
    
    def _render_pricing_templates(self):
        """
        عرض واجهة قوالب التسعير
        """
        st.markdown("### قوالب التسعير")
        
        # تبويبات فرعية لقوالب التسعير
        template_tabs = st.tabs(["القوالب المتاحة", "إنشاء قالب جديد", "إدارة القوالب"])
        
        with template_tabs[0]:
            # عرض القوالب المتاحة
            st.markdown("#### القوالب المتاحة")
            
            # فلترة القوالب
            template_type_filter = st.selectbox(
                "تصفية حسب النوع",
                options=["الكل", "طرق", "مباني", "بنية تحتية", "مياه وصرف صحي", "كهرباء", "أخرى"],
                key="template_type_filter"
            )
            
            # تطبيق التصفية
            filtered_templates = st.session_state.pricing_templates
            
            if template_type_filter != "الكل":
                filtered_templates = [t for t in filtered_templates if t['type'] == template_type_filter]
            
            # عرض القوالب
            if filtered_templates:
                # تقسيم القوالب إلى صفوف
                for i in range(0, len(filtered_templates), 3):
                    cols = st.columns(3)
                    for j in range(3):
                        if i + j < len(filtered_templates):
                            template = filtered_templates[i + j]
                            with cols[j]:
                                st.markdown(f"""
                                <div style="border: 1px solid #dee2e6; border-radius: 8px; padding: 15px; height: 100%;">
                                    <h4 style="color: var(--primary-color);">{template['name']}</h4>
                                    <p><strong>النوع:</strong> {template['type']}</p>
                                    <p><strong>عدد البنود:</strong> {template['items_count']}</p>
                                    <p>{template['description']}</p>
                                    <button style="background-color: var(--primary-color); color: white; border: none; padding: 5px 10px; border-radius: 5px; cursor: pointer;">استخدام القالب</button>
                                </div>
                                """, unsafe_allow_html=True)
            else:
                st.info("لا توجد قوالب تطابق معايير التصفية", icon="ℹ️")
        
        with template_tabs[1]:
            # إنشاء قالب جديد
            st.markdown("#### إنشاء قالب جديد")
            
            # نموذج إنشاء قالب
            col1, col2 = st.columns(2)
            
            with col1:
                new_template_name = st.text_input("اسم القالب", key="create_template_name")
                new_template_type = st.selectbox("نوع القالب", options=["طرق", "مباني", "بنية تحتية", "مياه وصرف صحي", "كهرباء", "أخرى"], key="create_template_type")
            
            with col2:
                new_template_desc = st.text_area("وصف القالب", key="create_template_desc")
                new_template_base = st.selectbox("القالب الأساسي", options=["قالب فارغ"] + [t['name'] for t in st.session_state.pricing_templates], key="create_template_base")
            
            # زر إنشاء القالب
            if st.button("إنشاء القالب", key="create_template_btn"):
                if new_template_name:
                    st.success(f"تم إنشاء القالب '{new_template_name}' بنجاح", icon="✅")
                    
                    # عرض محرر القالب
                    st.markdown("#### محرر القالب")
                    
                    # إنشاء جدول فارغ
                    empty_template = pd.DataFrame({
                        "الرقم": ["1", "2", "3", "4", "5"],
                        "البند": ["", "", "", "", ""],
                        "الوصف": ["", "", "", "", ""],
                        "الوحدة": ["", "", "", "", ""],
                        "ملاحظات": ["", "", "", "", ""]
                    })
                    
                    st.dataframe(empty_template, use_container_width=True, hide_index=True)
                    
                    # أزرار التحكم
                    col1, col2, col3 = st.columns(3)
                    
                    with col1:
                        st.button("إضافة بند", key="add_item_to_template_btn")
                    
                    with col2:
                        st.button("إضافة فئة", key="add_category_to_template_btn")
                    
                    with col3:
                        st.button("حفظ القالب", key="save_template_btn")
                else:
                    st.warning("يرجى إدخال اسم للقالب", icon="⚠️")
        
        with template_tabs[2]:
            # إدارة القوالب
            st.markdown("#### إدارة القوالب")
            
            # عرض قائمة القوالب
            templates_df = pd.DataFrame({
                "اسم القالب": [t['name'] for t in st.session_state.pricing_templates],
                "النوع": [t['type'] for t in st.session_state.pricing_templates],
                "عدد البنود": [t['items_count'] for t in st.session_state.pricing_templates],
                "تاريخ الإنشاء": [t['created_at'] for t in st.session_state.pricing_templates],
                "آخر تحديث": [t['updated_at'] for t in st.session_state.pricing_templates]
            })
            
            st.dataframe(templates_df, use_container_width=True)
            
            # خيارات إدارة القوالب
            st.markdown("##### خيارات الإدارة")
            
            col1, col2, col3 = st.columns(3)
            
            with col1:
                st.button("تعديل القالب المحدد", key="edit_template_btn")
            
            with col2:
                st.button("نسخ القالب المحدد", key="duplicate_template_btn")
            
            with col3:
                st.button("حذف القالب المحدد", key="delete_template_btn")
            
            # استيراد وتصدير القوالب
            st.markdown("##### استيراد وتصدير القوالب")
            
            col1, col2 = st.columns(2)
            
            with col1:
                st.file_uploader("استيراد قالب", type=["xlsx", "json"], key="import_template_file")
                st.button("استيراد", key="import_template_btn")
            
            with col2:
                export_template = st.selectbox(
                    "تصدير قالب",
                    options=[t['name'] for t in st.session_state.pricing_templates],
                    key="export_template_select"
                )
                
                export_template_format = st.radio(
                    "تنسيق التصدير",
                    options=["Excel", "JSON"],
                    horizontal=True,
                    key="export_template_format"
                )
                
                if st.button("تصدير", key="export_template_btn"):
                    st.success(f"تم تصدير القالب '{export_template}' بنجاح", icon="✅")
                    
                    # زر تنزيل القالب المصدر (وهمي)
                    st.download_button(
                        label="تنزيل القالب",
                        data="محتوى وهمي للقالب",
                        file_name=f"{export_template}.{export_template_format.lower()}",
                        mime="application/octet-stream",
                        key="download_template"
                    )
    
    def _generate_sample_projects(self):
        """
        إنشاء بيانات تجريبية للمشاريع
        """
        projects = [
            {
                'id': 1,
                'name': 'مشروع تطوير الطرق في منطقة الرياض',
                'client': 'وزارة النقل',
                'value': 25000000,
                'deadline': '2025-05-15',
                'status': 'قيد التسعير',
                'completion': 75
            },
            {
                'id': 2,
                'name': 'مشروع إنشاء مبنى إداري',
                'client': 'وزارة الإسكان',
                'value': 15000000,
                'deadline': '2025-04-30',
                'status': 'قيد التسعير',
                'completion': 90
            },
            {
                'id': 3,
                'name': 'مشروع تطوير شبكة الصرف الصحي',
                'client': 'أمانة منطقة الرياض',
                'value': 18000000,
                'deadline': '2025-05-10',
                'status': 'تم التسعير',
                'completion': 100
            },
            {
                'id': 4,
                'name': 'مشروع إنشاء جسر',
                'client': 'وزارة النقل',
                'value': 30000000,
                'deadline': '2025-06-20',
                'status': 'قيد التسعير',
                'completion': 40
            },
            {
                'id': 5,
                'name': 'مشروع تطوير شبكة المياه',
                'client': 'وزارة المياه',
                'value': 12000000,
                'deadline': '2025-04-25',
                'status': 'تم التسعير',
                'completion': 100
            },
            {
                'id': 6,
                'name': 'مشروع إنشاء مدرسة',
                'client': 'وزارة التعليم',
                'value': 8000000,
                'deadline': '2025-05-05',
                'status': 'تمت الترسية',
                'completion': 100
            },
            {
                'id': 7,
                'name': 'مشروع تطوير شبكة الكهرباء',
                'client': 'شركة الكهرباء السعودية',
                'value': 20000000,
                'deadline': '2025-06-10',
                'status': 'مرفوضة',
                'completion': 100
            },
            {
                'id': 8,
                'name': 'مشروع إنشاء مستشفى',
                'client': 'وزارة الصحة',
                'value': 40000000,
                'deadline': '2025-07-15',
                'status': 'قيد التسعير',
                'completion': 30
            },
            {
                'id': 9,
                'name': 'مشروع تطوير حديقة عامة',
                'client': 'أمانة منطقة الرياض',
                'value': 5000000,
                'deadline': '2025-04-20',
                'status': 'تمت الترسية',
                'completion': 100
            },
            {
                'id': 10,
                'name': 'مشروع إنشاء مركز تجاري',
                'client': 'شركة تطوير العقارية',
                'value': 35000000,
                'deadline': '2025-08-10',
                'status': 'قيد التسعير',
                'completion': 20
            }
        ]
        
        return projects
    
    def _generate_sample_templates(self):
        """
        إنشاء بيانات تجريبية لقوالب التسعير
        """
        templates = [
            {
                'id': 1,
                'name': 'قالب مشاريع الطرق',
                'type': 'طرق',
                'items_count': 120,
                'description': 'قالب شامل لمشاريع الطرق والجسور يتضمن جميع البنود القياسية',
                'created_at': '2024-10-15',
                'updated_at': '2025-01-20'
            },
            {
                'id': 2,
                'name': 'قالب المباني الإدارية',
                'type': 'مباني',
                'items_count': 150,
                'description': 'قالب متكامل للمباني الإدارية والتجارية مع تفاصيل التشطيبات',
                'created_at': '2024-11-05',
                'updated_at': '2025-02-10'
            },
            {
                'id': 3,
                'name': 'قالب شبكات المياه',
                'type': 'مياه وصرف صحي',
                'items_count': 85,
                'description': 'قالب لمشاريع شبكات المياه والصرف الصحي مع المواصفات القياسية',
                'created_at': '2024-09-20',
                'updated_at': '2025-01-15'
            },
            {
                'id': 4,
                'name': 'قالب الأعمال الكهربائية',
                'type': 'كهرباء',
                'items_count': 95,
                'description': 'قالب للأعمال الكهربائية في المشاريع المختلفة',
                'created_at': '2024-12-10',
                'updated_at': '2025-03-05'
            },
            {
                'id': 5,
                'name': 'قالب البنية التحتية',
                'type': 'بنية تحتية',
                'items_count': 110,
                'description': 'قالب شامل لمشاريع البنية التحتية والمرافق العامة',
                'created_at': '2024-10-25',
                'updated_at': '2025-02-15'
            },
            {
                'id': 6,
                'name': 'قالب المدارس',
                'type': 'مباني',
                'items_count': 130,
                'description': 'قالب متخصص لمشاريع المدارس والمنشآت التعليمية',
                'created_at': '2024-11-15',
                'updated_at': '2025-01-25'
            }
        ]
        
        return templates
    
    def _generate_sample_resources(self):
        """
        إنشاء بيانات تجريبية للموارد
        """
        resources = {
            'materials': [
                {'id': 1, 'name': 'خرسانة جاهزة', 'unit': 'متر مكعب', 'price': 250, 'last_update': '2025-03-15'},
                {'id': 2, 'name': 'حديد تسليح', 'unit': 'طن', 'price': 3000, 'last_update': '2025-03-10'},
                {'id': 3, 'name': 'طابوق', 'unit': 'قطعة', 'price': 5, 'last_update': '2025-03-05'},
                {'id': 4, 'name': 'بلاط', 'unit': 'متر مربع', 'price': 80, 'last_update': '2025-03-12'},
                {'id': 5, 'name': 'أسمنت', 'unit': 'كيس', 'price': 20, 'last_update': '2025-03-08'}
            ],
            'labor': [
                {'id': 1, 'name': 'مهندس موقع', 'unit': 'شهر', 'price': 15000, 'last_update': '2025-02-20'},
                {'id': 2, 'name': 'مشرف', 'unit': 'شهر', 'price': 8000, 'last_update': '2025-02-20'},
                {'id': 3, 'name': 'فني', 'unit': 'شهر', 'price': 5000, 'last_update': '2025-02-20'},
                {'id': 4, 'name': 'عامل', 'unit': 'شهر', 'price': 3000, 'last_update': '2025-02-20'},
                {'id': 5, 'name': 'سائق', 'unit': 'شهر', 'price': 4000, 'last_update': '2025-02-20'}
            ],
            'equipment': [
                {'id': 1, 'name': 'حفارة', 'unit': 'شهر', 'price': 20000, 'last_update': '2025-02-15'},
                {'id': 2, 'name': 'لودر', 'unit': 'شهر', 'price': 15000, 'last_update': '2025-02-15'},
                {'id': 3, 'name': 'شاحنة نقل', 'unit': 'شهر', 'price': 10000, 'last_update': '2025-02-15'},
                {'id': 4, 'name': 'خلاطة خرسانة', 'unit': 'شهر', 'price': 8000, 'last_update': '2025-02-15'},
                {'id': 5, 'name': 'رافعة', 'unit': 'شهر', 'price': 25000, 'last_update': '2025-02-15'}
            ]
        }
        
        return resources