Update modules/resources/resources_app.py

modules/resources/resources_app.py

@@ -43,52 +43,42 @@ class ResourcesApp:
                 "عماد أيمن", "أيمن رامي", "رامي سمير", "سمير وائل", "وائل مازن"
             ]
             employee_departments = np.random.choice(["الهندسة", "المشتريات", "المالية", "الموارد البشرية", "تقنية المعلومات", "التسويق", "المبيعات"], n_employees)
-            employee_positions = np.random.choice(["مدير", "مهندس", "محاسب", "مشرف", "أخصائي", "مساعد", "فني"], n_employees)
-            employee_skills = [
-                np.random.choice(["إدارة المشاريع", "التصميم الهندسي", "تحليل البيانات", "إدارة العقود", "التخطيط الاستراتيجي"], 
-                                size=np.random.randint(1, 4), 
-                                replace=False).tolist() 
-                for _ in range(n_employees)
-            ]
+            employee_positions = np.random.choice(["مدير", "مهندس", "محلل", "مطور", "مصمم", "مشرف", "منسق", "أخصائي", "مساعد"], n_employees)
+            employee_salaries = np.random.randint(5000, 25000, n_employees)
             employee_experiences = np.random.randint(1, 20, n_employees)
-            employee_costs = np.random.randint(5000, 25000, n_employees)
-            employee_availabilities = np.random.choice([True, False], n_employees, p=[0.8, 0.2])
-            employee_ratings = np.random.uniform(3.0, 5.0, n_employees)
+            employee_availabilities = np.random.choice([True, False], n_employees, p=[0.7, 0.3])
             
             # إنشاء DataFrame للموظفين
             employees_data = {
                 "رقم الموظف": employee_ids,
-                "اسم الموظف": employee_names,
+                "الاسم": employee_names,
                 "القسم": employee_departments,
                 "المنصب": employee_positions,
-                "المهارات": employee_skills,
+                "التكلفة الشهرية": employee_salaries,
                 "سنوات الخبرة": employee_experiences,
-                "التكلفة الشهرية": employee_costs,
-                "متاح": employee_availabilities,
-                "التقييم": employee_ratings
+                "متاح": employee_availabilities
             }
             
             # إنشاء بيانات المعدات
             n_equipment = 30
-            equipment_ids = [f"EQ-{i+1:03d}" for i in range(n_equipment)]
+            equipment_ids = [f"EQP-{i+1:03d}" for i in range(n_equipment)]
             equipment_names = [
-                "حفارة كبيرة", "حفارة صغيرة", "جرافة", "شاحنة نقل", "رافعة كبيرة",
-                "رافعة متوسطة", "رافعة صغيرة", "خلاطة خرسانة", "مضخة خرسانة", "مولد كهرباء كبير",
-                "مولد كهرباء متوسط", "مولد كهرباء صغير", "ضاغط هواء", "آلة لحام", "معدات قياس",
-                "معدات اختبار", "سقالات", "قوالب خرسانية", "معدات سباكة", "معدات كهربائية",
-                "معدات تكييف", "معدات تدفئة", "معدات إضاءة", "معدات سلامة", "معدات إطفاء",
-                "سيارة نقل صغيرة", "سيارة نقل متوسطة", "سيارة نقل كبيرة", "معدات حفر يدوية", "معدات بناء يدوية"
+                "حفارة", "جرافة", "شاحنة نقل", "رافعة", "خلاطة خرسانة", "مولد كهرباء", "ضاغط هواء",
+                "مضخة مياه", "آلة حفر", "آلة تسوية", "آلة رصف", "آلة تشكيل", "آلة قطع", "آلة لحام",
+                "آلة طلاء", "آلة تنظيف", "آلة تعبئة", "آلة تغليف", "آلة فرز", "آلة تجميع",
+                "آلة تثقيب", "آلة تجليخ", "آلة تفريز", "آلة خراطة", "آلة تشكيل", "آلة تقطيع",
+                "آلة تجفيف", "آلة تبريد", "آلة تسخين", "آلة تهوية"
             ]
-            equipment_types = np.random.choice(["حفر", "نقل", "رفع", "خرسانة", "كهرباء", "قياس", "بناء", "سلامة"], n_equipment)
+            equipment_types = np.random.choice(["حفر", "نقل", "رفع", "خلط", "توليد", "ضغط", "ضخ", "تشكيل", "قطع", "لحام", "طلاء", "تنظيف", "تعبئة", "تغليف", "فرز", "تجميع", "تثقيب", "تجليخ", "تفريز", "خراطة"], n_equipment)
             equipment_costs = np.random.randint(500, 5000, n_equipment)
-            equipment_availabilities = np.random.choice([True, False], n_equipment, p=[0.7, 0.3])
+            equipment_availabilities = np.random.choice([True, False], n_equipment, p=[0.8, 0.2])
             equipment_conditions = np.random.choice(["��متاز", "جيد", "متوسط", "سيء"], n_equipment, p=[0.4, 0.3, 0.2, 0.1])
-            equipment_locations = np.random.choice(["المستودع", "موقع المشروع 1", "موقع المشروع 2", "موقع المشروع 3", "في الصيانة"], n_equipment)
+            equipment_locations = np.random.choice(["المستودع", "موقع العمل 1", "موقع العمل 2", "موقع العمل 3", "في الصيانة"], n_equipment)
             
             # إنشاء DataFrame للمعدات
             equipment_data = {
                 "رقم المعدة": equipment_ids,
-                "اسم المعدة": equipment_names,
+                "الاسم": equipment_names,
                 "النوع": equipment_types,
                 "التكلفة اليومية": equipment_costs,
                 "متاحة": equipment_availabilities,
@@ -202,6 +192,16 @@ class ResourcesApp:
                 "allocations": pd.DataFrame(allocations_data)
             }
     
+    def run(self):
+        """
+        تشغيل وحدة الموارد
+        
+        هذه الدالة هي نقطة الدخول الرئيسية لوحدة الموارد وتقوم بتهيئة واجهة المستخدم
+        وعرض جميع العناصر المطلوبة.
+        """
+        # استدعاء دالة العرض الرئيسية
+        self.render()
+    
     def render(self):
         """عرض واجهة وحدة الموارد"""
         
@@ -368,1339 +368,4 @@ class ResourcesApp:
         )
         
         fig = px.bar(
-            project_allocations,
-            x="اسم المشروع",
-            y="عدد الموارد المخصصة",
-            title="تخصيص الموارد للمشاريع",
-            color="الحالة",
-            text_auto=True,
-            color_discrete_map={
-                "قيد التنفيذ": "#3498db",
-                "مكتمل": "#2ecc71",
-                "متوقف": "#e74c3c",
-                "مخطط": "#f39c12"
-            }
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض توزيع أنواع الموارد المخصصة
-        st.markdown("#### توزيع أنواع الموارد المخصصة")
-        
-        resource_type_counts = allocations_df["نوع المورد"].value_counts().reset_index()
-        resource_type_counts.columns = ["نوع المورد", "العدد"]
-        
-        fig = px.pie(
-            resource_type_counts,
-            values="العدد",
-            names="نوع المورد",
-            title="توزيع أنواع الموارد المخصصة",
-            color="نوع المورد",
-            color_discrete_map={
-                "موظف": "#3498db",
-                "معدة": "#2ecc71",
-                "مادة": "#f39c12"
-            }
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-    
-    def _render_human_resources_tab(self):
-        """عرض تبويب الموارد البشرية"""
-        
-        st.markdown("### إدارة الموارد البشرية")
-        
-        # استخراج البيانات
-        employees_df = st.session_state.resources_data["employees"]
-        
-        # عرض خيارات التصفية
-        st.markdown("#### خيارات التصفية")
-        
-        col1, col2, col3 = st.columns(3)
-        
-        with col1:
-            selected_departments = st.multiselect(
-                "القسم",
-                options=employees_df["القسم"].unique(),
-                default=employees_df["القسم"].unique()
-            )
-        
-        with col2:
-            selected_positions = st.multiselect(
-                "المنصب",
-                options=employees_df["المنصب"].unique(),
-                default=employees_df["المنصب"].unique()
-            )
-        
-        with col3:
-            availability_filter = st.selectbox(
-                "الإتاحة",
-                options=["الكل", "متاح فقط", "غير متاح فقط"]
-            )
-        
-        # تطبيق التصفية
-        filtered_df = employees_df[
-            employees_df["القسم"].isin(selected_departments) &
-            employees_df["المنصب"].isin(selected_positions)
-        ]
-        
-        if availability_filter == "متاح فقط":
-            filtered_df = filtered_df[filtered_df["متاح"] == True]
-        elif availability_filter == "غير متاح فقط":
-            filtered_df = filtered_df[filtered_df["متاح"] == False]
-        
-        # عرض البيانات المصفاة
-        st.markdown("#### قائمة الموظفين")
-        
-        st.dataframe(
-            filtered_df,
-            column_config={
-                "رقم الموظف": st.column_config.TextColumn("رقم الموظف"),
-                "اسم الموظف": st.column_config.TextColumn("اسم الموظف"),
-                "القسم": st.column_config.TextColumn("القسم"),
-                "المنصب": st.column_config.TextColumn("المنصب"),
-                "المهارات": st.column_config.ListColumn("المهارات"),
-                "سنوات الخبرة": st.column_config.NumberColumn("سنوات الخبرة"),
-                "التكلفة الشهرية": st.column_config.NumberColumn("التكلفة الشهرية", format="%.2f ريال"),
-                "متاح": st.column_config.CheckboxColumn("متاح"),
-                "التقييم": st.column_config.ProgressColumn("التقييم", min_value=0, max_value=5)
-            },
-            use_container_width=True,
-            hide_index=True
-        )
-        
-        # عرض إحصائيات الموارد البشرية
-        st.markdown("#### إحصائيات الموارد البشرية")
-        
-        col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)
-        
-        with col1:
-            total_employees = len(filtered_df)
-            st.metric("إجمالي الموظفين", f"{total_employees}")
-        
-        with col2:
-            available_employees = len(filtered_df[filtered_df["متاح"] == True])
-            availability_rate = available_employees / total_employees * 100 if total_employees > 0 else 0
-            st.metric("معدل الإتاحة", f"{availability_rate:.1f}%")
-        
-        with col3:
-            avg_experience = filtered_df["سنوات الخبرة"].mean()
-            st.metric("متوسط سنوات الخبرة", f"{avg_experience:.1f} سنة")
-        
-        with col4:
-            avg_cost = filtered_df["التكلفة الشهرية"].mean()
-            st.metric("متوسط التكلفة الشهرية", f"{avg_cost:.0f} ريال")
-        
-        # عرض توزيع الموظفين حسب القسم
-        st.markdown("#### توزيع الموظفين حسب القسم")
-        
-        dept_counts = filtered_df["القسم"].value_counts().reset_index()
-        dept_counts.columns = ["القسم", "العدد"]
-        
-        fig = px.bar(
-            dept_counts,
-            x="القسم",
-            y="العدد",
-            title="توزيع الموظفين حسب القسم",
-            color="القسم",
-            text_auto=True
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض توزيع الموظفين حسب المنصب
-        st.markdown("#### توزيع الموظفين حسب المنصب")
-        
-        position_counts = filtered_df["المنصب"].value_counts().reset_index()
-        position_counts.columns = ["المنصب", "العدد"]
-        
-        fig = px.pie(
-            position_counts,
-            values="العدد",
-            names="المنصب",
-            title="توزيع الموظفين حسب المنصب",
-            color="المنصب"
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض توزيع الموظفين حسب سنوات الخبرة
-        st.markdown("#### توزيع الموظفين حسب سنوات الخبرة")
-        
-        # إنشاء فئات لسنوات الخبرة
-        experience_bins = [0, 3, 5, 10, 15, 20]
-        experience_labels = ["أقل من 3 سنوات", "3-5 سنوات", "6-10 سنوات", "11-15 سنة", "أكثر من 15 سنة"]
-        
-        filtered_df["فئة الخبرة"] = pd.cut(filtered_df["سنوات الخبرة"], bins=experience_bins, labels=experience_labels, right=False)
-        
-        experience_counts = filtered_df["فئة الخبرة"].value_counts().reset_index()
-        experience_counts.columns = ["فئة الخبرة", "العدد"]
-        
-        fig = px.bar(
-            experience_counts,
-            x="فئة الخبرة",
-            y="العدد",
-            title="توزيع الموظفين حسب سنوات الخبرة",
-            color="فئة الخبرة",
-            text_auto=True
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض توزيع المهارات
-        st.markdown("#### توزيع المهارات")
-        
-        # استخراج جميع المهارات
-        all_skills = []
-        for skills_list in filtered_df["المهارات"]:
-            all_skills.extend(skills_list)
-        
-        skill_counts = pd.Series(all_skills).value_counts().reset_index()
-        skill_counts.columns = ["المهارة", "العدد"]
-        
-        fig = px.bar(
-            skill_counts,
-            x="المهارة",
-            y="العدد",
-            title="توزيع المهارات",
-            color="المهارة",
-            text_auto=True
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض العلاقة بين سنوات الخبرة والتكلفة
-        st.markdown("#### العلاقة بين سنوات الخبرة والتكلفة")
-        
-        fig = px.scatter(
-            filtered_df,
-            x="سنوات الخبرة",
-            y="التكلفة الشهرية",
-            color="القسم",
-            size="التقييم",
-            hover_name="اسم الموظف",
-            hover_data=["المنصب", "متاح"],
-            title="العلاقة بين سنوات الخبرة والتكلفة الشهرية"
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # إضافة موظف جديد
-        st.markdown("#### إضافة موظف جديد")
-        
-        with st.form("add_employee_form"):
-            col1, col2 = st.columns(2)
-            
-            with col1:
-                new_employee_name = st.text_input("اسم الموظف")
-                new_employee_department = st.selectbox("القسم", options=employees_df["القسم"].unique())
-                new_employee_position = st.selectbox("المنصب", options=employees_df["المنصب"].unique())
-                new_employee_experience = st.number_input("سنوات الخبرة", min_value=0, max_value=40, value=5)
-            
-            with col2:
-                new_employee_skills = st.multiselect(
-                    "المهارات",
-                    options=["إدارة المشاريع", "التصميم الهندسي", "تحليل البيانات", "إدارة العقود", "التخطيط الاستراتيجي", "إدارة الموارد", "إدارة المخاطر", "إدارة الجودة", "إدارة التكاليف", "إدارة الوقت"]
-                )
-                new_employee_cost = st.number_input("التكلفة الشهرية", min_value=3000, max_value=50000, value=10000)
-                new_employee_available = st.checkbox("متاح", value=True)
-                new_employee_rating = st.slider("التقييم", min_value=1.0, max_value=5.0, value=4.0, step=0.1)
-            
-            submit_button = st.form_submit_button("إضافة موظف")
-            
-            if submit_button:
-                if new_employee_name:
-                    # إنشاء رقم موظف جديد
-                    new_employee_id = f"EMP-{len(employees_df) + 1:03d}"
-                    
-                    # إضافة الموظف الجديد
-                    new_employee = pd.DataFrame({
-                        "رقم الموظف": [new_employee_id],
-                        "اسم الموظف": [new_employee_name],
-                        "القسم": [new_employee_department],
-                        "المنصب": [new_employee_position],
-                        "المهارات": [new_employee_skills],
-                        "سنوات الخبرة": [new_employee_experience],
-                        "التكلفة الشهرية": [new_employee_cost],
-                        "متاح": [new_employee_available],
-                        "التقييم": [new_employee_rating]
-                    })
-                    
-                    # تحديث DataFrame الموظفين
-                    st.session_state.resources_data["employees"] = pd.concat([employees_df, new_employee], ignore_index=True)
-                    
-                    st.success(f"تم إضافة الموظف {new_employee_name} بنجاح!")
-                    st.rerun()
-                else:
-                    st.error("يرجى إدخال اسم الموظف")
-    
-    def _render_equipment_tab(self):
-        """عرض تبويب المعدات"""
-        
-        st.markdown("### إدارة المعدات")
-        
-        # استخراج البيانات
-        equipment_df = st.session_state.resources_data["equipment"]
-        
-        # عرض خيارات التصفية
-        st.markdown("#### خيارات التصفية")
-        
-        col1, col2, col3 = st.columns(3)
-        
-        with col1:
-            selected_types = st.multiselect(
-                "النوع",
-                options=equipment_df["النوع"].unique(),
-                default=equipment_df["النوع"].unique()
-            )
-        
-        with col2:
-            selected_conditions = st.multiselect(
-                "الحالة",
-                options=equipment_df["الحالة"].unique(),
-                default=equipment_df["الحالة"].unique()
-            )
-        
-        with col3:
-            availability_filter = st.selectbox(
-                "الإتاحة",
-                options=["الكل", "متاحة فقط", "غير متاحة فقط"],
-                key="equipment_availability"
-            )
-        
-        # تطبيق التصفية
-        filtered_df = equipment_df[
-            equipment_df["النوع"].isin(selected_types) &
-            equipment_df["الحالة"].isin(selected_conditions)
-        ]
-        
-        if availability_filter == "متاحة فقط":
-            filtered_df = filtered_df[filtered_df["متاحة"] == True]
-        elif availability_filter == "غير متاحة فقط":
-            filtered_df = filtered_df[filtered_df["متاحة"] == False]
-        
-        # عرض البيانات المصفاة
-        st.markdown("#### قائمة المعدات")
-        
-        st.dataframe(
-            filtered_df,
-            column_config={
-                "رقم المعدة": st.column_config.TextColumn("رقم المعدة"),
-                "اسم المعدة": st.column_config.TextColumn("اسم المعدة"),
-                "النوع": st.column_config.TextColumn("النوع"),
-                "التكلفة اليومية": st.column_config.NumberColumn("التكلفة اليومية", format="%.2f ريال"),
-                "متاحة": st.column_config.CheckboxColumn("متاحة"),
-                "الحالة": st.column_config.TextColumn("الحالة"),
-                "الموقع": st.column_config.TextColumn("الموقع")
-            },
-            use_container_width=True,
-            hide_index=True
-        )
-        
-        # عرض إحصائيات المعدات
-        st.markdown("#### إحصائيات المعدات")
-        
-        col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)
-        
-        with col1:
-            total_equipment = len(filtered_df)
-            st.metric("إجمالي المعدات", f"{total_equipment}")
-        
-        with col2:
-            available_equipment = len(filtered_df[filtered_df["متاحة"] == True])
-            availability_rate = available_equipment / total_equipment * 100 if total_equipment > 0 else 0
-            st.metric("معدل الإتاحة", f"{availability_rate:.1f}%")
-        
-        with col3:
-            good_condition = len(filtered_df[filtered_df["الحالة"].isin(["ممتاز", "جيد"])])
-            good_condition_rate = good_condition / total_equipment * 100 if total_equipment > 0 else 0
-            st.metric("معدل الحالة الجيدة", f"{good_condition_rate:.1f}%")
-        
-        with col4:
-            avg_cost = filtered_df["التكلفة اليومية"].mean()
-            st.metric("متوسط التكلفة اليومية", f"{avg_cost:.0f} ريال")
-        
-        # عرض توزيع المعدات حسب النوع
-        st.markdown("#### توزيع المعدات حسب النوع")
-        
-        type_counts = filtered_df["النوع"].value_counts().reset_index()
-        type_counts.columns = ["النوع", "العدد"]
-        
-        fig = px.bar(
-            type_counts,
-            x="النوع",
-            y="العدد",
-            title="توزيع المعدات حسب النوع",
-            color="النوع",
-            text_auto=True
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض توزيع المعدات حسب الحالة
-        st.markdown("#### توزيع المعدات حسب الحالة")
-        
-        condition_counts = filtered_df["الحالة"].value_counts().reset_index()
-        condition_counts.columns = ["الحالة", "العدد"]
-        
-        fig = px.pie(
-            condition_counts,
-            values="العدد",
-            names="الحالة",
-            title="توزيع المعدات حسب الحالة",
-            color="الحالة",
-            color_discrete_map={
-                "ممتاز": "#2ecc71",
-                "جيد": "#3498db",
-                "متوسط": "#f39c12",
-                "سيء": "#e74c3c"
-            }
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض توزيع المعدات حسب الموقع
-        st.markdown("#### توزيع المعدات حسب الموقع")
-        
-        location_counts = filtered_df["الموقع"].value_counts().reset_index()
-        location_counts.columns = ["الموقع", "العدد"]
-        
-        fig = px.bar(
-            location_counts,
-            x="الموقع",
-            y="العدد",
-            title="توزيع المعدات حسب الموقع",
-            color="الموقع",
-            text_auto=True
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض العلاقة بين نوع المعدة والتكلفة
-        st.markdown("#### العلاقة بين نوع المعدة والتكلفة")
-        
-        type_cost = filtered_df.groupby("النوع")["التكلفة اليومية"].mean().reset_index()
-        type_cost.columns = ["النوع", "متوسط التكلفة اليومية"]
-        
-        fig = px.bar(
-            type_cost,
-            x="النوع",
-            y="متوسط التكلفة اليومية",
-            title="متوسط التكلفة اليومية حسب نوع المعدة",
-            color="النوع",
-            text_auto=".0f"
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # إضافة معدة جديد��
-        st.markdown("#### إضافة معدة جديدة")
-        
-        with st.form("add_equipment_form"):
-            col1, col2 = st.columns(2)
-            
-            with col1:
-                new_equipment_name = st.text_input("اسم المعدة")
-                new_equipment_type = st.selectbox("النوع", options=equipment_df["النوع"].unique())
-                new_equipment_cost = st.number_input("التكلفة اليومية", min_value=100, max_value=10000, value=1000)
-            
-            with col2:
-                new_equipment_available = st.checkbox("متاحة", value=True)
-                new_equipment_condition = st.selectbox("الحالة", options=["ممتاز", "جيد", "متوسط", "سيء"])
-                new_equipment_location = st.selectbox("الموقع", options=equipment_df["الموقع"].unique())
-            
-            submit_button = st.form_submit_button("إضافة معدة")
-            
-            if submit_button:
-                if new_equipment_name:
-                    # إنشاء رقم معدة جديد
-                    new_equipment_id = f"EQ-{len(equipment_df) + 1:03d}"
-                    
-                    # إضافة المعدة الجديدة
-                    new_equipment = pd.DataFrame({
-                        "رقم المعدة": [new_equipment_id],
-                        "اسم المعدة": [new_equipment_name],
-                        "النوع": [new_equipment_type],
-                        "التكلفة اليومية": [new_equipment_cost],
-                        "متاحة": [new_equipment_available],
-                        "الحالة": [new_equipment_condition],
-                        "الموقع": [new_equipment_location]
-                    })
-                    
-                    # تحديث DataFrame المعدات
-                    st.session_state.resources_data["equipment"] = pd.concat([equipment_df, new_equipment], ignore_index=True)
-                    
-                    st.success(f"تم إضافة المعدة {new_equipment_name} بنجاح!")
-                    st.rerun()
-                else:
-                    st.error("يرجى إدخال اسم المعدة")
-    
-    def _render_materials_tab(self):
-        """عرض تبويب المواد"""
-        
-        st.markdown("### إدارة المواد")
-        
-        # استخراج البيانات
-        materials_df = st.session_state.resources_data["materials"]
-        
-        # عرض خيارات التصفية
-        st.markdown("#### خيارات التصفية")
-        
-        col1, col2, col3 = st.columns(3)
-        
-        with col1:
-            selected_units = st.multiselect(
-                "الوحدة",
-                options=materials_df["الوحدة"].unique(),
-                default=materials_df["الوحدة"].unique()
-            )
-        
-        with col2:
-            selected_suppliers = st.multiselect(
-                "المورد",
-                options=materials_df["المورد"].unique(),
-                default=materials_df["المورد"].unique()
-            )
-        
-        with col3:
-            stock_filter = st.selectbox(
-                "المخزون",
-                options=["الكل", "منخفض المخزون", "مخزون كافي"]
-            )
-        
-        # تطبيق التصفية
-        filtered_df = materials_df[
-            materials_df["الوحدة"].isin(selected_units) &
-            materials_df["المورد"].isin(selected_suppliers)
-        ]
-        
-        if stock_filter == "منخفض المخزون":
-            filtered_df = filtered_df[filtered_df["الكمية المتاحة"] < 50]
-        elif stock_filter == "مخزون كافي":
-            filtered_df = filtered_df[filtered_df["الكمية المتاحة"] >= 50]
-        
-        # عرض البيانات المصفاة
-        st.markdown("#### قائمة المواد")
-        
-        st.dataframe(
-            filtered_df,
-            column_config={
-                "رقم المادة": st.column_config.TextColumn("رقم المادة"),
-                "اسم المادة": st.column_config.TextColumn("اسم المادة"),
-                "الوحدة": st.column_config.TextColumn("الوحدة"),
-                "الكمية المتاحة": st.column_config.NumberColumn("الكمية المتاحة"),
-                "تكلفة الوحدة": st.column_config.NumberColumn("تكلفة الوحدة", format="%.2f ريال"),
-                "المورد": st.column_config.TextColumn("المورد"),
-                "مدة التوريد (يوم)": st.column_config.NumberColumn("مدة التوريد (يوم)")
-            },
-            use_container_width=True,
-            hide_index=True
-        )
-        
-        # عرض إحصائيات المواد
-        st.markdown("#### إحصائيات المواد")
-        
-        col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)
-        
-        with col1:
-            total_materials = len(filtered_df)
-            st.metric("إجمالي المواد", f"{total_materials}")
-        
-        with col2:
-            low_stock_materials = len(filtered_df[filtered_df["الكمية المتاحة"] < 50])
-            low_stock_rate = low_stock_materials / total_materials * 100 if total_materials > 0 else 0
-            st.metric("نسبة المواد منخفضة المخزون", f"{low_stock_rate:.1f}%")
-        
-        with col3:
-            avg_lead_time = filtered_df["مدة التوريد (يوم)"].mean()
-            st.metric("متوسط مدة التوريد", f"{avg_lead_time:.1f} يوم")
-        
-        with col4:
-            total_inventory_value = (filtered_df["الكمية المتاحة"] * filtered_df["تكلفة الوحدة"]).sum()
-            st.metric("إجمالي قيمة المخزون", f"{total_inventory_value:,.0f} ريال")
-        
-        # عرض توزيع المواد حسب المورد
-        st.markdown("#### توزيع المواد حسب المورد")
-        
-        supplier_counts = filtered_df["المورد"].value_counts().reset_index()
-        supplier_counts.columns = ["المورد", "العدد"]
-        
-        fig = px.pie(
-            supplier_counts,
-            values="العدد",
-            names="المورد",
-            title="توزيع المواد حسب المورد",
-            color="المورد"
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض توزيع المواد حسب الوحدة
-        st.markdown("#### توزيع المواد حسب الوحدة")
-        
-        unit_counts = filtered_df["الوحدة"].value_counts().reset_index()
-        unit_counts.columns = ["الوحدة", "العدد"]
-        
-        fig = px.bar(
-            unit_counts,
-            x="الوحدة",
-            y="العدد",
-            title="توزيع المواد حسب الوحدة",
-            color="الوحدة",
-            text_auto=True
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض المواد منخفضة المخزون
-        st.markdown("#### المواد منخفضة المخزون")
-        
-        low_stock_df = filtered_df[filtered_df["الكمية المتاحة"] < 50].sort_values("الكمية المتاحة")
-        
-        if not low_stock_df.empty:
-            fig = px.bar(
-                low_stock_df,
-                x="اسم المادة",
-                y="الكمية المتاحة",
-                title="المواد منخفضة المخزون",
-                color="الكمية المتاحة",
-                color_continuous_scale="Reds_r",
-                text_auto=True
-            )
-            
-            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        else:
-            st.info("لا توجد مواد منخفضة المخزون")
-        
-        # عرض العلاقة بين مدة التوريد والمورد
-        st.markdown("#### العلاقة بين مدة التوريد والمورد")
-        
-        supplier_lead_time = filtered_df.groupby("المورد")["مدة التوريد (يوم)"].mean().reset_index()
-        supplier_lead_time.columns = ["المورد", "متوسط مدة التوريد (يوم)"]
-        
-        fig = px.bar(
-            supplier_lead_time,
-            x="المورد",
-            y="متوسط مدة التوريد (يوم)",
-            title="متوسط مدة التوريد حسب المورد",
-            color="المورد",
-            text_auto=".1f"
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # إضافة مادة جديدة
-        st.markdown("#### إضافة مادة جديدة")
-        
-        with st.form("add_material_form"):
-            col1, col2 = st.columns(2)
-            
-            with col1:
-                new_material_name = st.text_input("اسم المادة")
-                new_material_unit = st.selectbox("الوحدة", options=materials_df["الوحدة"].unique())
-                new_material_quantity = st.number_input("الكمية المتاحة", min_value=0, max_value=10000, value=100)
-            
-            with col2:
-                new_material_cost = st.number_input("تكلفة الوحدة", min_value=1, max_value=10000, value=100)
-                new_material_supplier = st.selectbox("المورد", options=materials_df["المورد"].unique())
-                new_material_lead_time = st.number_input("مدة التوريد (يوم)", min_value=1, max_value=90, value=7)
-            
-            submit_button = st.form_submit_button("إضافة مادة")
-            
-            if submit_button:
-                if new_material_name:
-                    # إنشاء رقم مادة جديد
-                    new_material_id = f"MAT-{len(materials_df) + 1:03d}"
-                    
-                    # إضافة المادة الجديدة
-                    new_material = pd.DataFrame({
-                        "رقم المادة": [new_material_id],
-                        "اسم المادة": [new_material_name],
-                        "الوحدة": [new_material_unit],
-                        "الكمية المتاحة": [new_material_quantity],
-                        "تكلفة الوحدة": [new_material_cost],
-                        "المورد": [new_material_supplier],
-                        "مدة التوريد (يوم)": [new_material_lead_time]
-                    })
-                    
-                    # تحديث DataFrame المواد
-                    st.session_state.resources_data["materials"] = pd.concat([materials_df, new_material], ignore_index=True)
-                    
-                    st.success(f"تم إضافة المادة {new_material_name} بنجاح!")
-                    st.rerun()
-                else:
-                    st.error("يرجى إدخال اسم المادة")
-        
-        # طلب مواد
-        st.markdown("#### طلب مواد")
-        
-        with st.form("order_materials_form"):
-            col1, col2, col3 = st.columns(3)
-            
-            with col1:
-                material_to_order = st.selectbox("المادة", options=materials_df["اسم المادة"].unique())
-            
-            with col2:
-                order_quantity = st.number_input("الكمية المطلوبة", min_value=1, max_value=1000, value=50)
-            
-            with col3:
-                order_date = st.date_input("تاريخ الطلب", value=datetime.now())
-            
-            submit_button = st.form_submit_button("طلب المادة")
-            
-            if submit_button:
-                # محاكاة طلب المادة
-                st.success(f"تم طلب {order_quantity} {materials_df[materials_df['اسم المادة'] == material_to_order]['الوحدة'].values[0]} من {material_to_order} بنجاح!")
-                
-                # عرض تفاصيل الطلب
-                material_info = materials_df[materials_df["اسم المادة"] == material_to_order].iloc[0]
-                lead_time = material_info["مدة التوريد (يوم)"]
-                expected_delivery = order_date + timedelta(days=lead_time)
-                
-                st.info(f"تاريخ التسليم المتوقع: {expected_delivery.strftime('%Y-%m-%d')}")
-                
-                # حساب التكلفة الإجمالية
-                unit_cost = material_info["تكلفة الوحدة"]
-                total_cost = unit_cost * order_quantity
-                
-                st.metric("التكلفة الإجمالية", f"{total_cost:,.2f} ريال")
-    
-    def _render_resource_allocation_tab(self):
-        """عرض تبويب تخصيص الموارد"""
-        
-        st.markdown("### تخصيص الموارد")
-        
-        # استخراج البيانات
-        employees_df = st.session_state.resources_data["employees"]
-        equipment_df = st.session_state.resources_data["equipment"]
-        materials_df = st.session_state.resources_data["materials"]
-        projects_df = st.session_state.resources_data["projects"]
-        allocations_df = st.session_state.resources_data["allocations"]
-        
-        # عرض خيارات التصفية
-        st.markdown("#### خيارات التصفية")
-        
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        
-        with col1:
-            selected_projects = st.multiselect(
-                "المشروع",
-                options=projects_df["اسم المشروع"].unique(),
-                default=projects_df["اسم المشروع"].unique()
-            )
-        
-        with col2:
-            selected_resource_types = st.multiselect(
-                "نوع المورد",
-                options=allocations_df["نوع المورد"].unique(),
-                default=allocations_df["نوع المورد"].unique()
-            )
-        
-        # تحويل أسماء المشاريع إلى أرقام المشاريع
-        selected_project_ids = projects_df[projects_df["اسم المشروع"].isin(selected_projects)]["رقم المشروع"].tolist()
-        
-        # تطبيق التصفية
-        filtered_df = allocations_df[
-            allocations_df["رقم المشروع"].isin(selected_project_ids) &
-            allocations_df["نوع المورد"].isin(selected_resource_types)
-        ]
-        
-        # دمج البيانات مع بيانات المشاريع
-        merged_df = filtered_df.merge(
-            projects_df[["رقم المشروع", "اسم المشروع"]],
-            on="رقم المشروع",
-            how="left"
-        )
-        
-        # إضافة أسماء الموارد
-        merged_df["اسم المورد"] = ""
-        
-        for i, row in merged_df.iterrows():
-            if row["نوع المورد"] == "موظف":
-                resource_name = employees_df[employees_df["رقم الموظف"] == row["رقم المورد"]]["اسم الموظف"].values
-                if len(resource_name) > 0:
-                    merged_df.at[i, "اسم المورد"] = resource_name[0]
-            elif row["نوع المورد"] == "معدة":
-                resource_name = equipment_df[equipment_df["رقم المعدة"] == row["رقم المورد"]]["اسم المعدة"].values
-                if len(resource_name) > 0:
-                    merged_df.at[i, "اسم المورد"] = resource_name[0]
-            elif row["نوع المورد"] == "مادة":
-                resource_name = materials_df[materials_df["رقم المادة"] == row["رقم المورد"]]["اسم المادة"].values
-                if len(resource_name) > 0:
-                    merged_df.at[i, "اسم المورد"] = resource_name[0]
-        
-        # عرض البيانات المصفاة
-        st.markdown("#### قائمة تخصيص الموارد")
-        
-        display_df = merged_df[["رقم التخصيص", "اسم المشروع", "نوع المورد", "اسم المورد", "تاريخ البدء", "تاريخ الانتهاء", "الكمية", "التكلفة"]]
-        
-        st.dataframe(
-            display_df,
-            column_config={
-                "رقم التخصيص": st.column_config.TextColumn("رقم التخصيص"),
-                "اسم المشروع": st.column_config.TextColumn("اسم المشروع"),
-                "نوع المورد": st.column_config.TextColumn("نوع المورد"),
-                "اسم المورد": st.column_config.TextColumn("اسم المورد"),
-                "تاريخ البدء": st.column_config.DateColumn("تاريخ البدء"),
-                "تاريخ الانتهاء": st.column_config.DateColumn("تاريخ الانتهاء"),
-                "الكمية": st.column_config.NumberColumn("الكمية"),
-                "التكلفة": st.column_config.NumberColumn("التكلفة", format="%.2f ريال")
-            },
-            use_container_width=True,
-            hide_index=True
-        )
-        
-        # عرض إحصائيات تخصيص الموارد
-        st.markdown("#### إحصائيات تخصيص الموارد")
-        
-        col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)
-        
-        with col1:
-            total_allocations = len(merged_df)
-            st.metric("إجمالي التخصيصات", f"{total_allocations}")
-        
-        with col2:
-            total_cost = merged_df["التكلفة"].sum()
-            st.metric("إجمالي التكلفة", f"{total_cost:,.0f} ريال")
-        
-        with col3:
-            avg_duration = (pd.to_datetime(merged_df["تاريخ الانتهاء"]) - pd.to_datetime(merged_df["تاريخ البدء"])).mean().days
-            st.metric("متوسط مدة التخصيص", f"{avg_duration:.0f} يوم")
-        
-        with col4:
-            resource_types = merged_df["نوع المورد"].value_counts()
-            most_common_type = resource_types.index[0] if not resource_types.empty else ""
-            st.metric("أكثر أنواع الموارد تخصيصاً", f"{most_common_type}")
-        
-        # عرض توزيع تخصيص الموارد حسب المشروع
-        st.markdown("#### توزيع تخصيص الموارد حسب المشروع")
-        
-        project_allocations = merged_df.groupby("اسم المشروع").size().reset_index()
-        project_allocations.columns = ["اسم المشروع", "عدد التخصيصات"]
-        
-        fig = px.bar(
-            project_allocations,
-            x="اسم المشروع",
-            y="عدد التخصيصات",
-            title="توزيع تخصيص الموارد حسب المشروع",
-            color="اسم المشروع",
-            text_auto=True
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض توزيع تخصيص الموارد حسب نوع المورد
-        st.markdown("#### توزيع تخصيص الموارد حسب نوع المورد")
-        
-        resource_type_allocations = merged_df.groupby("نوع المورد").size().reset_index()
-        resource_type_allocations.columns = ["نوع المورد", "عدد التخصيصات"]
-        
-        fig = px.pie(
-            resource_type_allocations,
-            values="عدد التخصيصات",
-            names="نوع المورد",
-            title="توزيع تخصيص الموارد حسب نوع المورد",
-            color="نوع المورد",
-            color_discrete_map={
-                "موظف": "#3498db",
-                "معدة": "#2ecc71",
-                "مادة": "#f39c12"
-            }
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض توزيع تكاليف الم��ارد حسب المشروع
-        st.markdown("#### توزيع تكاليف الموارد حسب المشروع")
-        
-        project_costs = merged_df.groupby("اسم المشروع")["التكلفة"].sum().reset_index()
-        project_costs.columns = ["اسم المشروع", "إجمالي التكلفة"]
-        
-        fig = px.bar(
-            project_costs,
-            x="اسم المشروع",
-            y="إجمالي التكلفة",
-            title="توزيع تكاليف الموارد حسب المشروع",
-            color="اسم المشروع",
-            text_auto=".0f"
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض توزيع تكاليف الموارد حسب نوع المورد
-        st.markdown("#### توزيع تكاليف الموارد حسب نوع المورد")
-        
-        resource_type_costs = merged_df.groupby("نوع المورد")["التكلفة"].sum().reset_index()
-        resource_type_costs.columns = ["نوع المورد", "إجمالي التكلفة"]
-        
-        fig = px.pie(
-            resource_type_costs,
-            values="إجمالي التكلفة",
-            names="نوع المورد",
-            title="توزيع تكاليف الموارد حسب نوع المورد",
-            color="نوع المورد",
-            color_discrete_map={
-                "موظف": "#3498db",
-                "معدة": "#2ecc71",
-                "مادة": "#f39c12"
-            }
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # إضافة تخصيص جديد
-        st.markdown("#### إضافة تخصيص جديد")
-        
-        with st.form("add_allocation_form"):
-            col1, col2 = st.columns(2)
-            
-            with col1:
-                new_allocation_project = st.selectbox("المشروع", options=projects_df["اسم المشروع"].unique())
-                new_allocation_resource_type = st.selectbox("نوع المورد", options=["موظف", "معدة", "مادة"])
-                
-                # تحديد خيارات الموارد بناءً على النوع
-                if new_allocation_resource_type == "موظف":
-                    resource_options = employees_df[employees_df["متاح"] == True]["اسم الموظف"].unique()
-                elif new_allocation_resource_type == "معدة":
-                    resource_options = equipment_df[equipment_df["متاحة"] == True]["اسم المعدة"].unique()
-                else:
-                    resource_options = materials_df["اسم المادة"].unique()
-                
-                new_allocation_resource = st.selectbox("المورد", options=resource_options)
-            
-            with col2:
-                new_allocation_start_date = st.date_input("تاريخ البدء", value=datetime.now())
-                new_allocation_end_date = st.date_input("تاريخ الانتهاء", value=datetime.now() + timedelta(days=30))
-                new_allocation_quantity = st.number_input("الكمية", min_value=1, max_value=100, value=1)
-            
-            submit_button = st.form_submit_button("إضافة تخصيص")
-            
-            if submit_button:
-                # التحقق من صحة التواريخ
-                if new_allocation_end_date <= new_allocation_start_date:
-                    st.error("يجب أن يكون تاريخ الانتهاء بعد تاريخ البدء")
-                else:
-                    # الحصول على رقم المشروع
-                    project_id = projects_df[projects_df["اسم المشروع"] == new_allocation_project]["رقم المشروع"].values[0]
-                    
-                    # الحصول على رقم المورد
-                    if new_allocation_resource_type == "موظف":
-                        resource_id = employees_df[employees_df["اسم الموظف"] == new_allocation_resource]["رقم الموظف"].values[0]
-                        # حساب التكلفة
-                        cost = employees_df[employees_df["رقم الموظف"] == resource_id]["التكلفة الشهرية"].values[0] * new_allocation_quantity
-                    elif new_allocation_resource_type == "معدة":
-                        resource_id = equipment_df[equipment_df["اسم المعدة"] == new_allocation_resource]["رقم المعدة"].values[0]
-                        # حساب التكلفة
-                        days = (new_allocation_end_date - new_allocation_start_date).days
-                        cost = equipment_df[equipment_df["رقم المعدة"] == resource_id]["التكلفة اليومية"].values[0] * days * new_allocation_quantity
-                    else:
-                        resource_id = materials_df[materials_df["اسم المادة"] == new_allocation_resource]["رقم المادة"].values[0]
-                        # حساب الت��لفة
-                        cost = materials_df[materials_df["رقم المادة"] == resource_id]["تكلفة الوحدة"].values[0] * new_allocation_quantity
-                    
-                    # إنشاء رقم تخصيص جديد
-                    new_allocation_id = f"ALLOC-{len(allocations_df) + 1:03d}"
-                    
-                    # إضافة التخصيص الجديد
-                    new_allocation = pd.DataFrame({
-                        "رقم التخصيص": [new_allocation_id],
-                        "رقم المشروع": [project_id],
-                        "نوع المورد": [new_allocation_resource_type],
-                        "رقم المورد": [resource_id],
-                        "تاريخ البدء": [new_allocation_start_date.strftime("%Y-%m-%d")],
-                        "تاريخ الانتهاء": [new_allocation_end_date.strftime("%Y-%m-%d")],
-                        "الكمية": [new_allocation_quantity],
-                        "التكلفة": [cost]
-                    })
-                    
-                    # تحديث DataFrame التخصيصات
-                    st.session_state.resources_data["allocations"] = pd.concat([allocations_df, new_allocation], ignore_index=True)
-                    
-                    # تحديث حالة المورد إذا كان موظف أو معدة
-                    if new_allocation_resource_type == "موظف":
-                        employees_idx = employees_df[employees_df["رقم الموظف"] == resource_id].index
-                        st.session_state.resources_data["employees"].at[employees_idx[0], "متاح"] = False
-                    elif new_allocation_resource_type == "معدة":
-                        equipment_idx = equipment_df[equipment_df["رقم المعدة"] == resource_id].index
-                        st.session_state.resources_data["equipment"].at[equipment_idx[0], "متاحة"] = False
-                    elif new_allocation_resource_type == "مادة":
-                        materials_idx = materials_df[materials_df["رقم المادة"] == resource_id].index
-                        current_quantity = st.session_state.resources_data["materials"].at[materials_idx[0], "الكمية المتاحة"]
-                        st.session_state.resources_data["materials"].at[materials_idx[0], "الكمية المتاحة"] = max(0, current_quantity - new_allocation_quantity)
-                    
-                    st.success(f"تم إضافة تخصيص {new_allocation_resource_type} ({new_allocation_resource}) لمشروع {new_allocation_project} بنجاح!")
-                    st.rerun()
-    
-    def _render_resource_planning_tab(self):
-        """عرض تبويب تخطيط الموارد"""
-        
-        st.markdown("### تخطيط الموارد")
-        
-        # استخراج البيانات
-        employees_df = st.session_state.resources_data["employees"]
-        equipment_df = st.session_state.resources_data["equipment"]
-        materials_df = st.session_state.resources_data["materials"]
-        projects_df = st.session_state.resources_data["projects"]
-        allocations_df = st.session_state.resources_data["allocations"]
-        
-        # عرض المشاريع القادمة
-        st.markdown("#### المشاريع القادمة")
-        
-        upcoming_projects = projects_df[projects_df["الحالة"] == "مخطط"].sort_values("تاريخ البدء")
-        
-        if not upcoming_projects.empty:
-            st.dataframe(
-                upcoming_projects,
-                column_config={
-                    "رقم المشروع": st.column_config.TextColumn("رقم المشروع"),
-                    "اسم المشروع": st.column_config.TextColumn("اسم المشروع"),
-                    "الموقع": st.column_config.TextColumn("الموقع"),
-                    "تاريخ البدء": st.column_config.DateColumn("تاريخ البدء"),
-                    "تاريخ الانتهاء": st.column_config.DateColumn("تاريخ الانتهاء"),
-                    "الميزانية": st.column_config.NumberColumn("الميزانية", format="%.2f ريال"),
-                    "الحالة": st.column_config.TextColumn("الحالة")
-                },
-                use_container_width=True,
-                hide_index=True
-            )
-        else:
-            st.info("لا توجد مشاريع قادمة")
-        
-        # عرض توافر الموارد
-        st.markdown("#### توافر الموارد")
-        
-        col1, col2, col3 = st.columns(3)
-        
-        with col1:
-            total_employees = len(employees_df)
-            available_employees = len(employees_df[employees_df["متاح"] == True])
-            availability_rate = available_employees / total_employees * 100 if total_employees > 0 else 0
-            
-            st.metric("الموظفون المتاحون", f"{available_employees}/{total_employees}", f"{availability_rate:.1f}%")
-            
-            # عرض توزيع توافر الموظفين
-            availability_data = pd.DataFrame({
-                "الحالة": ["متاح", "غير متاح"],
-                "العدد": [available_employees, total_employees - available_employees]
-            })
-            
-            fig = px.pie(
-                availability_data,
-                values="العدد",
-                names="الحالة",
-                title="توافر الموظفين",
-                color="الحالة",
-                color_discrete_map={
-                    "متاح": "#2ecc71",
-                    "غير متاح": "#e74c3c"
-                }
-            )
-            
-            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        with col2:
-            total_equipment = len(equipment_df)
-            available_equipment = len(equipment_df[equipment_df["متاحة"] == True])
-            availability_rate = available_equipment / total_equipment * 100 if total_equipment > 0 else 0
-            
-            st.metric("المعدات المتاحة", f"{available_equipment}/{total_equipment}", f"{availability_rate:.1f}%")
-            
-            # عرض توزيع توافر المعدات
-            availability_data = pd.DataFrame({
-                "الحالة": ["متاحة", "غير متاحة"],
-                "العدد": [available_equipment, total_equipment - available_equipment]
-            })
-            
-            fig = px.pie(
-                availability_data,
-                values="العدد",
-                names="الحالة",
-                title="توافر المعدات",
-                color="الحالة",
-                color_discrete_map={
-                    "متاحة": "#2ecc71",
-                    "غير متاحة": "#e74c3c"
-                }
-            )
-            
-            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        with col3:
-            total_materials = len(materials_df)
-            low_stock_materials = len(materials_df[materials_df["الكمية المتاحة"] < 50])
-            low_stock_rate = low_stock_materials / total_materials * 100 if total_materials > 0 else 0
-            
-            st.metric("المواد منخفضة المخزون", f"{low_stock_materials}/{total_materials}", f"{low_stock_rate:.1f}%")
-            
-            # عرض توزيع حالة المخزون
-            stock_data = pd.DataFrame({
-                "حالة المخزون": ["مخزون كافي", "مخزون منخفض"],
-                "العدد": [total_materials - low_stock_materials, low_stock_materials]
-            })
-            
-            fig = px.pie(
-                stock_data,
-                values="العدد",
-                names="حالة المخزون",
-                title="حالة مخزون المواد",
-                color="حالة المخزون",
-                color_discrete_map={
-                    "مخزون كافي": "#2ecc71",
-                    "مخزون منخفض": "#e74c3c"
-                }
-            )
-            
-            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض جدول زمني للموارد
-        st.markdown("#### الجدول الزمني للموارد")
-        
-        # إنشاء DataFrame للجدول الزمني
-        timeline_df = allocations_df.copy()
-        timeline_df["تاريخ البدء"] = pd.to_datetime(timeline_df["تاريخ البدء"])
-        timeline_df["تاريخ الانتهاء"] = pd.to_datetime(timeline_df["تاريخ الانتهاء"])
-        
-        # دمج البيانات مع بيانات المشاريع
-        timeline_df = timeline_df.merge(
-            projects_df[["رقم المشروع", "اسم المشروع"]],
-            on="رقم المشروع",
-            how="left"
-        )
-        
-        # إضافة أسماء الموارد
-        timeline_df["اسم المورد"] = ""
-        
-        for i, row in timeline_df.iterrows():
-            if row["نوع المورد"] == "موظف":
-                resource_name = employees_df[employees_df["رقم الموظف"] == row["رقم المورد"]]["اسم الموظف"].values
-                if len(resource_name) > 0:
-                    timeline_df.at[i, "اسم المورد"] = resource_name[0]
-            elif row["نوع المورد"] == "معدة":
-                resource_name = equipment_df[equipment_df["رقم المعدة"] == row["رقم المورد"]]["اسم المعدة"].values
-                if len(resource_name) > 0:
-                    timeline_df.at[i, "اسم المورد"] = resource_name[0]
-            elif row["نوع المورد"] == "مادة":
-                resource_name = materials_df[materials_df["رقم المادة"] == row["رقم المورد"]]["اسم المادة"].values
-                if len(resource_name) > 0:
-                    timeline_df.at[i, "اسم المورد"] = resource_name[0]
-        
-        # إنشاء رسم بياني للجدول الزمني
-        fig = px.timeline(
-            timeline_df,
-            x_start="تاريخ البدء",
-            x_end="تاريخ الانتهاء",
-            y="اسم المورد",
-            color="اسم المشروع",
-            hover_name="اسم المشروع",
-            hover_data=["نوع المورد", "الكمية", "التكلفة"],
-            title="الجدول الزمني لتخصيص الموارد"
-        )
-        
-        fig.update_yaxes(autorange="reversed")
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض توقعات الاحتياجات المستقبلية
-        st.markdown("#### توقعات الاحتياجات المستقبلية")
-        
-        # اختيار المشروع للتخطيط
-        project_for_planning = st.selectbox("اختر المشروع للتخطيط", options=upcoming_projects["اسم المشروع"] if not upcoming_projects.empty else ["لا توجد مشاريع قادمة"])
-        
-        if project_for_planning != "لا توجد مشاريع قادمة":
-            # الحصول على بيانات المشروع
-            project_data = upcoming_projects[upcoming_projects["اسم المشروع"] == project_for_planning].iloc[0]
-            
-            st.markdown(f"**تاريخ البدء:** {project_data['تاريخ البدء']}")
-            st.markdown(f"**تاريخ الانتهاء:** {project_data['تاريخ الانتهاء']}")
-            st.markdown(f"**الميزانية:** {project_data['الميزانية']:,.0f} ريال")
-            
-            # تقدير الاحتياجات بناءً على المشاريع المماثلة
-            st.markdown("##### تقدير الاحتياجات بناءً على المشاريع المماثلة")
-            
-            # محاكاة تقدير الاحتياجات
-            estimated_resources = {
-                "الموظفون": {
-                    "مهندس": 5,
-                    "فني": 10,
-                    "مشرف": 2,
-                    "محاسب": 1,
-                    "مساعد": 3
-                },
-                "المعدات": {
-                    "حفارة كبيرة": 1,
-                    "حفارة صغيرة": 2,
-                    "شاحنة نقل": 3,
-                    "رافعة متوسطة": 1,
-                    "خلاطة خرسانة": 2
-                },
-                "المواد": {
-                    "خرسانة جاهزة": 500,
-                    "حديد تسليح": 200,
-                    "طابوق": 10000,
-                    "أسمنت": 1000,
-                    "رمل": 300
-                }
-            }
-            
-            # عرض تقدير الاحتياجات
-            col1, col2, col3 = st.columns(3)
-            
-            with col1:
-                st.markdown("**الموظفون المطلوبون:**")
-                for position, count in estimated_resources["الموظفون"].items():
-                    st.markdown(f"- {position}: {count}")
-                
-                # التحقق من توافر الموظفين
-                available_positions = {}
-                for position, count in estimated_resources["الموظفون"].items():
-                    available_count = len(employees_df[(employees_df["المنصب"] == position) & (employees_df["متاح"] == True)])
-                    available_positions[position] = available_count
-                    
-                    if available_count < count:
-                        st.warning(f"نقص في {position}: متاح {available_count}/{count}")
-                    else:
-                        st.success(f"متوفر: {available_count}/{count}")
-            
-            with col2:
-                st.markdown("**المعدات المطلوبة:**")
-                for equipment_name, count in estimated_resources["المعدات"].items():
-                    st.markdown(f"- {equipment_name}: {count}")
-                
-                # التحقق من توافر المعدات
-                available_equipment = {}
-                for equipment_name, count in estimated_resources["المعدات"].items():
-                    available_count = len(equipment_df[(equipment_df["اسم المعدة"] == equipment_name) & (equipment_df["متاحة"] == True)])
-                    available_equipment[equipment_name] = available_count
-                    
-                    if available_count < count:
-                        st.warning(f"نقص في {equipment_name}: متاح {available_count}/{count}")
-                    else:
-                        st.success(f"متوفر: {available_count}/{count}")
-            
-            with col3:
-                st.markdown("**المواد المطلوبة:**")
-                for material_name, quantity in estimated_resources["المواد"].items():
-                    st.markdown(f"- {material_name}: {quantity}")
-                
-                # التحقق من توافر المواد
-                available_materials = {}
-                for material_name, quantity in estimated_resources["المواد"].items():
-                    available_quantity = materials_df[materials_df["اسم المادة"] == material_name]["الكمية المتاحة"].sum()
-                    available_materials[material_name] = available_quantity
-                    
-                    if available_quantity < quantity:
-                        st.warning(f"نقص في {material_name}: متاح {available_quantity}/{quantity}")
-                    else:
-                        st.success(f"متوفر: {available_quantity}/{quantity}")
-            
-            # عرض تقدير التكاليف
-            st.markdown("##### تقدير تكاليف الموارد")
-            
-            # حساب تكاليف الموظفين
-            employee_costs = 0
-            for position, count in estimated_resources["الموظفون"].items():
-                avg_cost = employees_df[employees_df["المنصب"] == position]["التكلفة الشهرية"].mean()
-                # افتراض مدة المشروع 6 أشهر
-                employee_costs += avg_cost * count * 6
-            
-            # حساب تكاليف المعدات
-            equipment_costs = 0
-            for equipment_name, count in estimated_resources["المعدات"].items():
-                avg_cost = equipment_df[equipment_df["اسم المعدة"] == equipment_name]["التكلفة اليومية"].mean()
-                # افتراض مدة المشروع 180 يوم
-                equipment_costs += avg_cost * count * 180
-            
-            # حساب تكاليف المواد
-            material_costs = 0
-            for material_name, quantity in estimated_resources["المواد"].items():
-                avg_cost = materials_df[materials_df["اسم المادة"] == material_name]["تكلفة الوحدة"].mean()
-                material_costs += avg_cost * quantity
-            
-            # إجمالي التكاليف
-            total_costs = employee_costs + equipment_costs + material_costs
-            
-            # عرض التكاليف
-            col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)
-            
-            with col1:
-                st.metric("تكاليف الموظفين", f"{employee_costs:,.0f} ريال")
-            
-            with col2:
-                st.metric("تكاليف المعدات", f"{equipment_costs:,.0f} ريال")
-            
-            with col3:
-                st.metric("تكاليف المواد", f"{material_costs:,.0f} ريال")
-            
-            with col4:
-                st.metric("إجمالي التكاليف", f"{total_costs:,.0f} ريال")
-            
-            # عرض توزيع التكاليف
-            cost_distribution = pd.DataFrame({
-                "نوع التكلفة": ["تكاليف الموظفين", "تكاليف المعدات", "تكاليف المواد"],
-                "التكلفة": [employee_costs, equipment_costs, material_costs]
-            })
-            
-            fig = px.pie(
-                cost_distribution,
-                values="التكلفة",
-                names="نوع التكلفة",
-                title="توزيع تكاليف الموارد",
-                color="نوع التكلفة",
-                color_discrete_map={
-                    "تكاليف الموظفين": "#3498db",
-                    "تكاليف المعدات": "#2ecc71",
-                    "تكاليف المواد": "#f39c12"
-                }
-            )
-            
-            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-            
-            # عرض توصيات لتخطيط الموارد
-            st.markdown("##### توصيات لتخطيط الموارد")
-            
-            recommendations = []
-            
-            # توصيات للموظفين
-            for position, count in estimated_resources["الموظفون"].items():
-                available_count = available_positions[position]
-                if available_count < count:
-                    recommendations.append(f"توظيف {count - available_count} {position} إضافي")
-            
-            # توصيات للمعدات
-            for equipment_name, count in estimated_resources["المعدات"].items():
-                available_count = available_equipment[equipment_name]
-                if available_count < count:
-                    recommendations.append(f"استئجار {count - available_count} {equipment_name} إضافية")
-            
-            # توصيات للمواد
-            for material_name, quantity in estimated_resources["المواد"].items():
-                available_quantity = available_materials[material_name]
-                if available_quantity < quantity:
-                    recommendations.append(f"شراء {quantity - available_quantity} وحدة إضافية من {material_name}")
-            
-            if recommendations:
-                for recommendation in recommendations:
-                    st.markdown(f"- {recommendation}")
-            else:
-                st.success("جميع الموارد المطلوبة متوفرة")
-            
-            # زر لإنشاء خطة الموارد
-            if st.button("إنشاء خطة الموارد"):
-                st.success("تم إنشاء خطة الموارد بنجاح!")
-                
-                # عرض ملخص الخطة
-                st.markdown("##### ملخص خطة الموارد")
-                st.markdown(f"**المشروع:** {project_for_planning}")
-                st.markdown(f"**تاريخ البدء:** {project_data['تاريخ البدء']}")
-                st.markdown(f"**تاريخ الانتهاء:** {project_data['تاريخ الانتهاء']}")
-                st.markdown(f"**إجمالي تكاليف الموارد:** {total_costs:,.0f} ريال")
-                st.markdown(f"**نسبة تكاليف الموارد من الميزانية:** {total_costs / project_data['الميزانية'] * 100:.1f}%")
-                
-                if recommendations:
-                    st.markdown("**الإجراءات المطلوبة:**")
-                    for recommendation in recommendations:
-                        st.markdown(f"- {recommendation}")
-                else:
-                    st.markdown("**الإجراءات المطلوبة:** لا توجد إجراءات مطلوبة، جميع الموارد متوفرة")
-        else:
-            st.info("لا توجد مشاريع قادمة للتخطيط")
+(Content truncated due to size limit. Use line ranges to read in chunks)