Update modules/reports/reports_app.py

modules/reports/reports_app.py

@@ -400,559 +400,5 @@ class ReportsApp:
             'رقم المشروع': ['P-2025-001', 'P-2025-002', 'P-2025-003', 'P-2025-004', 'P-2025-005', 'P-2025-006', 'P-2025-007', 'P-2025-008', 'P-2025-009', 'P-2025-010'],
             'اسم المشروع': ['إنشاء مبنى إداري', 'تطوير شبكة طرق', 'إنشاء جسر', 'بناء مدرسة', 'تطوير شبكة مياه', 'إنشاء مستشفى', 'بناء مركز تجاري', 'تطوير حديقة عامة', 'إنشاء مصنع', 'تطوير مطار'],
             'نوع المشروع': ['مباني', 'طرق', 'جسور', 'مباني', 'بنية تحتية', 'مباني', 'مباني', 'أخرى', 'مباني', 'بنية تحتية'],
-            'حالة المشروع': ['جديد', 'قيد التقديم', 'تم التقديم', 'فائز', 'جديد', 'فائز', 'خاسر', 'قيد التقديم', 'تم التقديم', 'فائز'],
-            'تاريخ البدء': ['2025-04-15', '2025-05-01', '2025-04-10', '2025-03-15', '2025-05-10', '2025-02-20', '2025-03-10', '2025-04-20', '2025-05-15', '2025-01-10'],
-            'تاريخ الانتهاء المتوقع': ['2026-04-15', '2026-05-01', '2026-04-10', '2025-12-15', '2026-05-10', '2026-02-20', '2025-12-10', '2025-10-20', '2026-05-15', '2026-07-10'],
-            'نسبة الإنجاز': ['0%', '10%', '5%', '25%', '0%', '30%', '0%', '15%', '5%', '40%']
-        }
-        
-        report_df = pd.DataFrame(data)
-        st.dataframe(report_df)
-        
-        # تصدير التقرير
-        st.download_button(
-            label="تصدير التقرير (Excel)",
-            data=self._export_to_excel(report_df),
-            file_name="تقرير_حالة_المشاريع.xlsx",
-            mime="application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
-        )
-        
-        # عرض رسم بياني
-        status_counts = report_df['حالة المشروع'].value_counts().reset_index()
-        status_counts.columns = ['الحالة', 'العدد']
-        
-        fig = px.pie(status_counts, values='العدد', names='الحالة', title='توزيع المشاريع حسب الحالة')
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-    
-    def _render_project_performance_report(self):
-        """عرض تقرير أداء المشاريع"""
-        
-        st.markdown("#### تقرير أداء المشاريع")
-        
-        # محاكاة بيانات التقرير
-        data = {
-            'رقم المشروع': ['P-2024-001', 'P-2024-002', 'P-2024-003', 'P-2024-004', 'P-2024-005', 'P-2024-006', 'P-2024-007', 'P-2024-008'],
-            'اسم المشروع': ['إنشاء مبنى إداري', 'تطوير شبكة طرق', 'إنشاء جسر', 'بناء مدرسة', 'تطوير شبكة مياه', 'إنشاء مستشفى', 'بناء مركز تجاري', 'تطوير حديقة عامة'],
-            'نسبة الإنجاز المخططة': ['50%', '75%', '60%', '100%', '40%', '80%', '90%', '100%'],
-            'نسبة الإنجاز الفعلية': ['45%', '70%', '55%', '95%', '35%', '75%', '85%', '100%'],
-            'الميزانية المخططة': ['10,000,000', '15,000,000', '8,000,000', '5,000,000', '7,000,000', '20,000,000', '12,000,000', '3,000,000'],
-            'التكلفة الفعلية': ['9,500,000', '16,000,000', '8,200,000', '5,200,000', '7,500,000', '21,000,000', '12,500,000', '3,000,000'],
-            'مؤشر أداء الجدول الزمني': ['0.9', '0.93', '0.92', '0.95', '0.88', '0.94', '0.94', '1.0'],
-            'مؤشر أداء التكلفة': ['1.05', '0.94', '0.98', '0.96', '0.93', '0.95', '0.96', '1.0']
-        }
-        
-        report_df = pd.DataFrame(data)
-        st.dataframe(report_df)
-        
-        # تصدير التقرير
-        st.download_button(
-            label="تصدير التقرير (Excel)",
-            data=self._export_to_excel(report_df),
-            file_name="تقرير_أداء_المشاريع.xlsx",
-            mime="application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
-        )
-        
-        # عرض رسم بياني
-        performance_data = {
-            'المشروع': data['اسم المشروع'],
-            'مؤشر أداء الجدول الزمني': [float(x) for x in data['مؤشر أداء الجدول الزمني']],
-            'مؤشر أداء التكلفة': [float(x) for x in data['مؤشر أداء التكلفة']]
-        }
-        
-        performance_df = pd.DataFrame(performance_data)
-        
-        fig = px.bar(performance_df, x='المشروع', y=['مؤشر أداء الجدول الزمني', 'مؤشر أداء التكلفة'], barmode='group', title='مؤشرات أداء المشاريع')
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-    
-    def _render_delayed_projects_report(self):
-        """عرض تقرير المشاريع المتأخرة"""
-        
-        st.markdown("#### تقرير المشاريع ال��تأخرة")
-        
-        # محاكاة بيانات التقرير
-        data = {
-            'رقم المشروع': ['P-2024-001', 'P-2024-002', 'P-2024-005', 'P-2024-006'],
-            'اسم المشروع': ['إنشاء مبنى إداري', 'تطوير شبكة طرق', 'تطوير شبكة مياه', 'إنشاء مستشفى'],
-            'نسبة الإنجاز المخططة': ['50%', '75%', '40%', '80%'],
-            'نسبة الإنجاز الفعلية': ['45%', '70%', '35%', '75%'],
-            'تاريخ البدء': ['2024-01-15', '2024-02-01', '2024-03-10', '2023-08-20'],
-            'تاريخ الانتهاء المخطط': ['2025-01-15', '2025-02-01', '2025-03-10', '2024-08-20'],
-            'التأخير (أيام)': ['15', '20', '10', '25'],
-            'سبب التأخير': ['تأخر التوريدات', 'ظروف جوية', 'نقص العمالة', 'تغيير نطاق العمل'],
-            'خطة التصحيح': ['زيادة الموارد', 'تعديل الجدول الزمني', 'توظيف عمالة إضافية', 'تعديل نطاق العمل']
-        }
-        
-        report_df = pd.DataFrame(data)
-        st.dataframe(report_df)
-        
-        # تصدير التقرير
-        st.download_button(
-            label="تصدير التقرير (Excel)",
-            data=self._export_to_excel(report_df),
-            file_name="تقرير_المشاريع_المتأخرة.xlsx",
-            mime="application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
-        )
-        
-        # عرض رسم بياني
-        delay_data = {
-            'المشروع': data['اسم المشروع'],
-            'التأخير (أيام)': [int(x) for x in data['التأخير (أيام)']]
-        }
-        
-        delay_df = pd.DataFrame(delay_data)
-        
-        fig = px.bar(delay_df, x='المشروع', y='التأخير (أيام)', title='التأخير في المشاريع (أيام)')
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-    
-    def _render_completed_projects_report(self):
-        """عرض تقرير المشاريع المكتملة"""
-        
-        st.markdown("#### تقرير المشاريع المكتملة")
-        
-        # محاكاة بيانات التقرير
-        data = {
-            'رقم المشروع': ['P-2023-001', 'P-2023-002', 'P-2023-003', 'P-2023-004', 'P-2023-005'],
-            'اسم المشروع': ['إنشاء مبنى سكني', 'تطوير طريق سريع', 'بناء مدرسة', 'تطوير حديقة عامة', 'إنشاء مركز تجاري'],
-            'نوع المشروع': ['مباني', 'طرق', 'مباني', 'أخرى', 'مباني'],
-            'تاريخ البدء': ['2023-01-10', '2023-02-15', '2023-03-20', '2023-04-05', '2023-05-12'],
-            'تاريخ الانتهاء المخطط': ['2023-07-10', '2023-08-15', '2023-09-20', '2023-08-05', '2024-01-12'],
-            'تاريخ الانتهاء الفعلي': ['2023-07-25', '2023-09-10', '2023-09-15', '2023-08-01', '2024-01-20'],
-            'الميزانية المخططة': ['5,000,000', '8,000,000', '4,000,000', '2,000,000', '10,000,000'],
-            'التكلفة الفعلية': ['5,200,000', '8,500,000', '3,900,000', '1,950,000', '10,300,000'],
-            'تقييم الأداء': ['جيد', 'متوسط', 'ممتاز', 'ممتاز', 'جيد']
-        }
-        
-        report_df = pd.DataFrame(data)
-        st.dataframe(report_df)
-        
-        # تصدير التقرير
-        st.download_button(
-            label="تصدير التقرير (Excel)",
-            data=self._export_to_excel(report_df),
-            file_name="تقرير_المشاريع_المكتملة.xlsx",
-            mime="application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
-        )
-        
-        # عرض رسم بياني
-        performance_counts = report_df['تقييم الأداء'].value_counts().reset_index()
-        performance_counts.columns = ['التقييم', 'العدد']
-        
-        fig = px.pie(performance_counts, values='العدد', names='التقييم', title='توزيع المشاريع حسب تقييم الأداء')
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-    
-    def _render_price_analysis_report(self):
-        """عرض تقرير تحليل الأسعار"""
-        
-        st.markdown("#### تقرير تحليل الأسعار")
-        
-        # محاكاة بيانات التقرير
-        data = {
-            'البند': ['أعمال الحفر', 'أعمال الخرسانة', 'أعمال التشطيبات', 'أعمال الكهرباء', 'أعمال السباكة', 'أعمال التكييف', 'أعمال الألمنيوم', 'أعمال الزجاج'],
-            'الوحدة': ['م³', 'م³', 'م²', 'نقطة', 'نقطة', 'طن تبريد', 'م²', 'م²'],
-            'متوسط السعر': ['50', '300', '100', '150', '120', '1,200', '350', '200'],
-            'أقل سعر': ['40', '250', '80', '120', '100', '1,000', '300', '180'],
-            'أعلى سعر': ['60', '350', '120', '180', '140', '1,400', '400', '220'],
-            'الانحراف المعياري': ['5', '25', '10', '15', '10', '100', '25', '10'],
-            'عدد العينات': ['15', '20', '25', '18', '18', '12', '15', '15']
-        }
-        
-        report_df = pd.DataFrame(data)
-        st.dataframe(report_df)
-        
-        # تصدير التقرير
-        st.download_button(
-            label="تصدير التقرير (Excel)",
-            data=self._export_to_excel(report_df),
-            file_name="تقرير_تحليل_الأسعار.xlsx",
-            mime="application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
-        )
-        
-        # عرض رسم بياني
-        price_data = {
-            'البند': data['البند'],
-            'متوسط السعر': [float(x.replace(',', '')) for x in data['متوسط السعر']],
-            'أقل سعر': [float(x.replace(',', '')) for x in data['أقل سعر']],
-            'أعلى سعر': [float(x.replace(',', '')) for x in data['أعلى سعر']]
-        }
-        
-        price_df = pd.DataFrame(price_data)
-        
-        fig = px.bar(price_df, x='البند', y=['أقل سعر', 'متوسط السعر', 'أعلى سعر'], barmode='group', title='تحليل الأسعار حسب البند')
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-    
-    def _render_price_comparison_report(self):
-        """عرض تقرير مقارنة الأسعار"""
-        
-        st.markdown("#### تقرير مقارنة الأسعار")
-        
-        # محاكاة بيانات التقرير
-        data = {
-            'البند': ['أعمال الحفر', 'أعمال الخرسانة', 'أعمال التشطيبات', 'أعمال الكهرباء', 'أعمال السباكة', 'أعمال التكييف'],
-            'الوحدة': ['م³', 'م³', 'م²', 'نقطة', 'نقطة', 'طن تبريد'],
-            'سعرنا': ['50', '300', '100', '150', '120', '1,200'],
-            'سعر المنافس 1': ['55', '320', '110', '160', '130', '1,250'],
-            'سعر المنافس 2': ['48', '290', '95', '145', '115', '1,180'],
-            'سعر المنافس 3': ['52', '310', '105', '155', '125', '1,220'],
-            'متوسط السوق': ['51', '305', '103', '153', '123', '1,213'],
-            'الفرق عن متوسط السوق': ['-2%', '-2%', '-3%', '-2%', '-2%', '-1%']
-        }
-        
-        report_df = pd.DataFrame(data)
-        st.dataframe(report_df)
-        
-        # تصدير التقرير
-        st.download_button(
-            label="تصدير التقرير (Excel)",
-            data=self._export_to_excel(report_df),
-            file_name="تقرير_مقارنة_الأسعار.xlsx",
-            mime="application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
-        )
-        
-        # عرض رسم بياني
-        comparison_data = {
-            'البند': data['البند'],
-            'سعرنا': [float(x.replace(',', '')) for x in data['سعرنا']],
-            'متوسط السوق': [float(x.replace(',', '')) for x in data['متوسط السوق']]
-        }
-        
-        comparison_df = pd.DataFrame(comparison_data)
-        
-        fig = px.bar(comparison_df, x='البند', y=['سعرنا', 'متوسط السوق'], barmode='group', title='مقارنة أسعارنا مع متوسط السوق')
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-    
-    def _render_price_trends_report(self):
-        """عرض تقرير اتجاهات الأسعار"""
-        
-        st.markdown("#### تقرير اتجاهات الأسعار")
-        
-        # محاكاة بيانات التقرير
-        materials = ['الخرسانة', 'الحديد', 'الأسمنت', 'الرمل', 'الطوب', 'الألمنيوم']
-        months = ['يناير', 'فبراير', 'مارس', 'أبريل', 'مايو', 'يونيو']
-        
-        # إنشاء بيانات الاتجاهات
-        trends_data = {'المادة': [], 'الشهر': [], 'السعر': []}
-        
-        for material in materials:
-            base_price = 100 + materials.index(material) * 50
-            for month in months:
-                month_factor = 1 + months.index(month) * 0.02
-                price = base_price * month_factor
-                
-                trends_data['المادة'].append(material)
-                trends_data['الشهر'].append(month)
-                trends_data['السعر'].append(round(price, 2))
-        
-        trends_df = pd.DataFrame(trends_data)
-        
-        # عرض البيانات في جدول
-        pivot_df = trends_df.pivot(index='المادة', columns='الشهر', values='السعر').reset_index()
-        st.dataframe(pivot_df)
-        
-        # تصدير التقرير
-        st.download_button(
-            label="تصدير التقرير (Excel)",
-            data=self._export_to_excel(pivot_df),
-            file_name="تقرير_اتجاهات_الأسعار.xlsx",
-            mime="application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
-        )
-        
-        # عرض رسم بياني
-        fig = px.line(trends_df, x='الشهر', y='السعر', color='المادة', title='اتجاهات أسعار المواد')
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض نسبة التغير
-        st.markdown("#### نسبة التغير في الأسعار (يناير - يونيو)")
-        
-        change_data = {'المادة': [], 'نسبة التغير': []}
-        
-        for material in materials:
-            jan_price = trends_df[(trends_df['المادة'] == material) & (trends_df['الشهر'] == 'يناير')]['السعر'].values[0]
-            jun_price = trends_df[(trends_df['المادة'] == material) & (trends_df['الشهر'] == 'يونيو')]['السعر'].values[0]
-            change_pct = (jun_price - jan_price) / jan_price * 100
-            
-            change_data['المادة'].append(material)
-            change_data['نسبة التغير'].append(round(change_pct, 2))
-        
-        change_df = pd.DataFrame(change_data)
-        
-        fig = px.bar(change_df, x='المادة', y='نسبة التغير', title='نسبة التغير في أسعار المواد')
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-    
-    def _render_competitors_analysis_report(self):
-        """عرض تقرير تحليل المنافسين"""
-        
-        st.markdown("#### تقرير تحليل المنافسين")
-        
-        # محاكاة بيانات التقرير
-        data = {
-            'المنافس': ['شركة الإنشاءات المتطورة', 'شركة البناء الحديث', 'مؤسسة الإعمار', 'شركة التطوير العمراني', 'مجموعة الإنشاءات العربية'],
-            'عدد المشاريع الفائزة': ['15', '12', '8', '10', '7'],
-            'متوسط قيمة المشاريع': ['12,000,000', '8,000,000', '5,000,000', '10,000,000', '15,000,000'],
-            'نسبة الفوز': ['35%', '30%', '25%', '28%', '20%'],
-            'متوسط الخصم': ['5%', '8%', '10%', '7%', '3%'],
-            'نقاط القوة': ['خبرة طويلة، موارد كبيرة', 'أسعار تنافسية، سرعة التنفيذ', 'جودة عالية، سمعة جيدة', 'تقنيات حديثة، فريق متميز', 'مشاريع كبيرة، علاقات قوية'],
-            'نقاط الضعف': ['أسعار مرتفعة، بطء في التنفيذ', 'جودة متوسطة، موارد محدودة', 'قدرات محدودة، تأخر في التسليم', 'خبرة قليلة، تكلفة عالية', 'بطء في الاستجابة، مرونة قليلة']
-        }
-        
-        report_df = pd.DataFrame(data)
-        st.dataframe(report_df)
-        
-        # تصدير التقرير
-        st.download_button(
-            label="تصدير التقرير (Excel)",
-            data=self._export_to_excel(report_df),
-            file_name="تقرير_تحليل_المنافسين.xlsx",
-            mime="application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
-        )
-        
-        # عرض رسم بياني
-        competitors_data = {
-            'المنافس': data['المنافس'],
-            'عدد المشاريع الفائزة': [int(x) for x in data['عدد المشاريع الفائزة']],
-            'نسبة الفوز': [float(x.replace('%', '')) for x in data['نسبة الفوز']]
-        }
-        
-        competitors_df = pd.DataFrame(competitors_data)
-        
-        fig = px.bar(competitors_df, x='المنافس', y=['عدد المشاريع الفائزة', 'نسبة الفوز'], barmode='group', title='تحليل المنافسين')
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-    
-    def _render_risk_analysis_report(self):
-        """عرض تقرير تحليل المخاطر"""
-        
-        st.markdown("#### تقرير تحليل المخاطر")
-        
-        # محاكاة بيانات التقرير
-        data = {
-            'المخاطرة': ['تأخر التوريدات', 'زيادة أسعار المواد', 'نقص العمالة الماهرة', 'تغيير نطاق العمل', 'ظروف جوية غير متوقعة', 'مشاكل في التربة', 'تأخر الموافقات الحكومية', 'مشاكل في التمويل'],
-            'الاحتمالية': ['متوسطة', 'عالية', 'متوسطة', 'منخفضة', 'منخفضة', 'منخفضة', 'متوسطة', 'منخفضة'],
-            'التأثير': ['عالي', 'عالي', 'متوسط', 'عالي', 'متوسط', 'عالي', 'عالي', 'عالي جداً'],
-            'درجة المخاطرة': ['عالية', 'عالية جداً', 'متوسطة', 'متوسطة', 'منخفضة', 'متوسطة', 'عالية', 'عالية'],
-            'استراتيجية التخفيف': ['وضع خطة توريدات بديلة', 'تثبيت أسعار المواد الرئيسية', 'التعاقد المسبق مع مقاولي الباطن', 'توثيق نطاق العمل بدقة', 'وضع خطة طوارئ للظروف الجوية', 'إجراء فحوصات شاملة للتربة', 'البدء في إجراءات الموافقات مبكراً', 'تأمين التمويل الكامل قبل البدء']
-        }
-        
-        report_df = pd.DataFrame(data)
-        st.dataframe(report_df)
-        
-        # تصدير التقرير
-        st.download_button(
-            label="تصدير التقرير (Excel)",
-            data=self._export_to_excel(report_df),
-            file_name="تقرير_تحليل_المخاطر.xlsx",
-            mime="application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
-        )
-        
-        # عرض رسم بياني
-        risk_level_counts = report_df['درجة المخاطرة'].value_counts().reset_index()
-        risk_level_counts.columns = ['درجة المخاطرة', 'العدد']
-        
-        fig = px.pie(risk_level_counts, values='العدد', names='درجة المخاطرة', title='توزيع المخاطر حسب الدرجة')
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-    
-    def _render_risk_matrix_report(self):
-        """عرض تقرير مصفوفة المخاطر"""
-        
-        st.markdown("#### تقرير مصفوفة المخاطر")
-        
-        # محاكاة بيانات التقرير
-        data = {
-            'المخاطرة': ['تأخر التوريدات', 'زيادة أسعار المواد', 'نقص العمالة الماهرة', 'تغيير نطاق العمل', 'ظروف جوية غير متوقعة', 'مشاكل في التربة', 'تأخر الموافقات الحكومية', 'مشاكل في التمويل'],
-            'الاحتمالية': ['متوسطة', 'عالية', 'متوسطة', 'منخفضة', 'منخفضة', 'منخفضة', 'متوسطة', 'منخفضة'],
-            'التأثير': ['عالي', 'عالي', 'متوسط', 'عالي', 'متوسط', 'عالي', 'عالي', 'عالي جداً'],
-            'درجة المخاطرة': ['عالية', 'عالية جداً', 'متوسطة', 'متوسطة', 'منخفضة', 'متوسطة', 'عالية', 'عالية']
-        }
-        
-        report_df = pd.DataFrame(data)
-        st.dataframe(report_df)
-        
-        # تصدير التقرير
-        st.download_button(
-            label="تصدير التقرير (Excel)",
-            data=self._export_to_excel(report_df),
-            file_name="تقرير_مصفوفة_المخاطر.xlsx",
-            mime="application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
-        )
-        
-        # عرض مصفوفة المخاطر
-        st.markdown("#### مصفوفة المخاطر")
-        
-        # تحويل درجات المخاطرة إلى قيم رقمية للرسم البياني
-        risk_levels = {
-            "منخفضة": 1,
-            "متوسطة": 2,
-            "عالية": 3,
-            "عالية جداً": 4
-        }
-        
-        probability_levels = {
-            "منخفضة": 1,
-            "متوسطة": 2,
-            "عالية": 3
-        }
-        
-        impact_levels = {
-            "منخفض": 1,
-            "متوسط": 2,
-            "عالي": 3,
-            "عالي جداً": 4
-        }
-        
-        # إنشاء DataFrame للرسم البياني
-        chart_data = []
-        for i, risk in enumerate(data['المخاطرة']):
-            chart_data.append({
-                "المخاطرة": risk,
-                "الاحتمالية": probability_levels.get(data['الاحتمالية'][i], 0),
-                "التأثير": impact_levels.get(data['التأثير'][i], 0),
-                "درجة المخاطرة": risk_levels.get(data['درجة المخاطرة'][i], 0)
-            })
-        
-        chart_df = pd.DataFrame(chart_data)
-        
-        fig = px.scatter(
-            chart_df,
-            x="الاحتمالية",
-            y="التأثير",
-            size="درجة المخاطرة",
-            color="درجة المخاطرة",
-            hover_name="المخاطرة",
-            size_max=20,
-            color_continuous_scale=px.colors.sequential.Reds
-        )
-        
-        fig.update_layout(
-            xaxis=dict(
-                tickmode='array',
-                tickvals=[1, 2, 3],
-                ticktext=['منخفضة', 'متوسطة', 'عالية']
-            ),
-            yaxis=dict(
-                tickmode='array',
-                tickvals=[1, 2, 3, 4],
-                ticktext=['منخفض', 'متوسط', 'عالي', 'عالي جداً']
-            )
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-    
-    def _render_risk_monitoring_report(self):
-        """عرض تقرير متابعة المخاطر"""
-        
-        st.markdown("#### تقرير متابعة المخاطر")
-        
-        # محاكاة بيانات التقرير
-        data = {
-            'المخاطرة': ['تأخر التوريدات', 'زيادة أسعار المواد', 'نقص العمالة الماهرة', 'تغيير نطاق العمل', 'ظروف جوية غير متوقعة'],
-            'درجة المخاطرة': ['عالية', 'عالية جداً', 'متوسطة', 'متوسطة', 'منخفضة'],
-            'حالة المخاطرة': ['نشطة', 'نشطة', 'تم التخفيف', 'نشطة', 'مغلقة'],
-            'الإجراءات المتخذة': ['تم التعاقد مع موردين بدلاء', 'تم تثبيت أسعار 70% من المواد', 'تم التعاقد مع شركة توظيف', 'تم توثيق نطاق العمل وإجراءات التغيير', 'تم وضع خطة طوارئ'],
-            'تاريخ آخر تحديث': ['2025-03-25', '2025-03-28', '2025-03-20', '2025-03-15', '2025-03-10'],
-            'المسؤول': ['مدير المشتريات', 'مدير المشروع', 'مدير الموارد البشرية', 'مدير المشروع', 'مدير الموقع'],
-            'ملاحظات': ['تأخر متوقع 5 أيام', 'زيادة متوقعة في التكلفة 3%', 'تم حل المشكلة', 'جاري متابعة التغييرات', 'تم إغلاق المخاطرة']
-        }
-        
-        report_df = pd.DataFrame(data)
-        st.dataframe(report_df)
-        
-        # تصدير التقرير
-        st.download_button(
-            label="تصدير التقرير (Excel)",
-            data=self._export_to_excel(report_df),
-            file_name="تقرير_متابعة_المخاطر.xlsx",
-            mime="application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
-        )
-        
-        # عرض رسم بياني
-        status_counts = report_df['حالة المخاطرة'].value_counts().reset_index()
-        status_counts.columns = ['الحالة', 'العدد']
-        
-        fig = px.pie(status_counts, values='العدد', names='الحالة', title='توزيع المخاطر حسب الحالة')
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-    
-    def _render_risk_mitigation_report(self):
-        """عرض تقرير استراتيجيات التخفيف"""
-        
-        st.markdown("#### تقرير استراتيجيات التخفيف")
-        
-        # محاكاة بيانات التقرير
-        data = {
-            'المخاطرة': ['تأخر التوريدات', 'زيادة أسعار المواد', 'نقص العمالة الماهرة', 'تغيير نطاق العمل', 'ظروف جوية غير متوقعة', 'مشاكل في التربة', 'تأخر الموافقات الحكومية', 'مشاكل في التمويل'],
-            'استراتيجية التخفيف': ['تجنب', 'تخفيف', 'تخفيف', 'تجنب', 'قبول', 'تخفيف', 'تخفيف', 'نقل'],
-            'الإجراءات': [
-                'التعاقد مع موردين متعددين، وضع خطة توريدات بديلة، تخزين المواد الحرجة مسبقاً',
-                'تثبيت أسعار المواد الرئيسية، تخصيص احتياطي للتضخم، البحث عن بدائل أقل تكلفة',
-                'التعاقد المسبق مع مقاولي الباطن، تدريب العمالة، وضع خطة لزيادة الإنتاجية',
-                'توثيق نطاق العمل بدقة، وضع إجراءات صارمة لإدارة التغيير، تحديد صلاحيات اعتماد التغييرات',
-                'وضع خطة طوارئ للظروف الجوية، تضمين وقت احتياطي في الجدول الزمني',
-                'إجراء فحوصات شاملة للتربة قبل البدء في التنفيذ، تخصيص احتياطي للطوارئ',
-                'البدء في إجراءات الحصول على الموافقات مبكراً، متابعتها بشكل دوري، تعيين مسؤول اتصال مع الجهات الحكومية',
-                'تأمين التمويل الكامل قبل البدء في المشروع، إعداد خطة تمويل بديلة، التأمين ضد المخاطر المالية'
-            ],
-            'المسؤول': ['مدير المشتريات', 'مدير المشروع', 'مدير الموارد البشرية', 'مدير المشروع', 'مدير الموقع', 'مدير الموقع', 'مدير المشروع', 'المدير المالي'],
-            'الموعد النهائي': ['2025-04-15', '2025-04-01', '2025-04-10', '2025-03-25', '2025-04-05', '2025-03-20', '2025-03-30', '2025-03-15'],
-            'حالة التنفيذ': ['جاري التنفيذ', 'جاري التنفيذ', 'مكتمل', 'مكتمل', 'مكتمل', 'جاري التنفيذ', 'جاري التنفيذ', 'مكتمل']
-        }
-        
-        report_df = pd.DataFrame(data)
-        st.dataframe(report_df)
-        
-        # تصدير التقرير
-        st.download_button(
-            label="تصدير التقرير (Excel)",
-            data=self._export_to_excel(report_df),
-            file_name="تقرير_استراتيجيات_التخفيف.xlsx",
-            mime="application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
-        )
-        
-        # عرض رسم بياني
-        strategy_counts = report_df['استراتيجية التخفيف'].value_counts().reset_index()
-        strategy_counts.columns = ['الاستراتيجية', 'العدد']
-        
-        fig = px.pie(strategy_counts, values='العدد', names='الاستراتيجية', title='توزيع استراتيجيات التخفيف')
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض حالة التنفيذ
-        status_counts = report_df['حالة التنفيذ'].value_counts().reset_index()
-        status_counts.columns = ['الحالة', 'العدد']
-        
-        fig = px.pie(status_counts, values='العدد', names='الحالة', title='حالة تنفيذ استراتيجيات التخفيف')
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-    
-    def _generate_custom_report(self, fields):
-        """إنشاء تقرير مخصص"""
-        
-        # محاكاة بيانات التقرير المخصص
-        data = {}
-        
-        all_fields = {
-            'رقم المشروع': ['P-2025-001', 'P-2025-002', 'P-2025-003', 'P-2025-004', 'P-2025-005', 'P-2025-006', 'P-2025-007', 'P-2025-008'],
-            'اسم المشروع': ['إنشاء مبنى إداري', 'تطوير شبكة طرق', 'إنشاء جسر', 'بناء مدرسة', 'تطوير شبكة مياه', 'إنشاء مستشفى', 'بناء مركز تجاري', 'تطوير حديقة عامة'],
-            'نوع المشروع': ['مباني', 'طرق', 'جسور', 'مباني', 'بنية تحتية', 'مباني', 'مباني', 'أخرى'],
-            'حالة المشروع': ['جديد', 'قيد التقديم', 'تم التقديم', 'فائز', 'جديد', 'فائز', 'خاسر', 'قيد التقديم'],
-            'تاريخ البدء': ['2025-04-15', '2025-05-01', '2025-04-10', '2025-03-15', '2025-05-10', '2025-02-20', '2025-03-10', '2025-04-20'],
-            'تاريخ الانتهاء': ['2026-04-15', '2026-05-01', '2026-04-10', '2025-12-15', '2026-05-10', '2026-02-20', '2025-12-10', '2025-10-20'],
-            'الميزانية': ['10,000,000', '15,000,000', '8,000,000', '5,000,000', '7,000,000', '20,000,000', '12,000,000', '3,000,000'],
-            'التكلفة الفعلية': ['0', '0', '0', '1,250,000', '0', '6,000,000', '0', '450,000'],
-            'نسبة الإنجاز': ['0%', '0%', '0%', '25%', '0%', '30%', '0%', '15%'],
-            'المخاطر': ['متوسطة', 'عالية', 'متوسطة', 'منخفضة', 'متوسطة', 'عالية', 'منخفضة', 'منخفضة'],
-            'الموقع': ['الرياض', 'جدة', 'الدمام', 'الرياض', 'جدة', 'الرياض', 'الدمام', 'الرياض'],
-            'المالك': ['وزارة المالية', 'وزارة النقل', 'وزارة النقل', 'وزارة التعليم', 'وزارة المياه', 'وزارة الصحة', 'القطاع الخاص', 'أمانة الرياض'],
-            'المقاول': ['شركة الإنشاءات المتطورة', 'شركة البناء الحديث', 'مؤسسة الإعمار', 'شركة التطوير العمراني', 'شركة الإنشاءات المتطورة', 'مجموعة الإنشاءات العربية', 'شركة البناء الحديث', 'مؤسسة الإعمار']
-        }
-        
-        for field in fields:
-            if field in all_fields:
-                data[field] = all_fields[field]
-        
-        return pd.DataFrame(data)
-    
-    def _export_to_excel(self, df):
-        """تصدير DataFrame إلى ملف Excel"""
-        
-        # محاكاة تصدير إلى Excel
-        output = BytesIO()
-        writer = pd.ExcelWriter(output, engine='xlsxwriter')
-        df.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1')
-        writer.close()
-        processed_data = output.getvalue()
-        return processed_data
+            '
+(Content truncated due to size limit. Use line ranges to read in chunks)