Update modules/pricing/pricing_app.py

modules/pricing/pricing_app.py

@@ -57,23 +57,73 @@ class PricingApp:
                 },
                 {
                     'id': 4,
-                    'code': 'B-001',
+                    'code': 'A-004',
+                    'description': 'توريد وصب خرسانة مسلحة للأعمدة',
+                    'unit': 'م3',
+                    'quantity': 120,
+                    'unit_price': 500,
+                    'total_price': 60000,
+                    'category': 'أعمال خرسانية'
+                },
+                {
+                    'id': 5,
+                    'code': 'A-005',
                     'description': 'توريد وتركيب حديد تسليح',
                     'unit': 'طن',
-                    'quantity': 15,
-                    'unit_price': 3500,
-                    'total_price': 52500,
+                    'quantity': 45,
+                    'unit_price': 3000,
+                    'total_price': 135000,
                     'category': 'أعمال حديد'
                 },
                 {
-                    'id': 5,
-                    'code': 'C-001',
+                    'id': 6,
+                    'code': 'A-006',
                     'description': 'توريد وبناء طابوق',
                     'unit': 'م2',
-                    'quantity': 450,
-                    'unit_price': 120,
+                    'quantity': 1200,
+                    'unit_price': 45,
                     'total_price': 54000,
                     'category': 'أعمال بناء'
+                },
+                {
+                    'id': 7,
+                    'code': 'A-007',
+                    'description': 'أعمال اللياسة والتشطيبات',
+                    'unit': 'م2',
+                    'quantity': 2400,
+                    'unit_price': 35,
+                    'total_price': 84000,
+                    'category': 'أعمال تشطيبات'
+                },
+                {
+                    'id': 8,
+                    'code': 'A-008',
+                    'description': 'أعمال الدهانات',
+                    'unit': 'م2',
+                    'quantity': 2400,
+                    'unit_price': 25,
+                    'total_price': 60000,
+                    'category': 'أعمال تشطيبات'
+                },
+                {
+                    'id': 9,
+                    'code': 'A-009',
+                    'description': 'توريد وتركيب أبواب خشبية',
+                    'unit': 'عدد',
+                    'quantity': 24,
+                    'unit_price': 750,
+                    'total_price': 18000,
+                    'category': 'أعمال نجارة'
+                },
+                {
+                    'id': 10,
+                    'code': 'A-010',
+                    'description': 'توريد وتركيب نوافذ ألمنيوم',
+                    'unit': 'م2',
+                    'quantity': 120,
+                    'unit_price': 350,
+                    'total_price': 42000,
+                    'category': 'أعمال ألمنيوم'
                 }
             ]
         
@@ -84,16 +134,16 @@ class PricingApp:
                     'category': 'تكاليف مباشرة',
                     'subcategory': 'مواد',
                     'description': 'خرسانة',
-                    'amount': 168500,
-                    'percentage': 25.2
+                    'amount': 120000,
+                    'percentage': 17.9
                 },
                 {
                     'id': 2,
                     'category': 'تكاليف مباشرة',
                     'subcategory': 'مواد',
                     'description': 'حديد تسليح',
-                    'amount': 52500,
-                    'percentage': 7.8
+                    'amount': 135000,
+                    'percentage': 20.1
                 },
                 {
                     'id': 3,
@@ -192,6 +242,11 @@ class PricingApp:
                 }
             ]
     
+    def run(self):
+        """تشغيل وحدة التسعير"""
+        # استدعاء دالة العرض
+        self.render()
+    
     def render(self):
         """عرض واجهة وحدة التسعير"""
         
@@ -301,1460 +356,102 @@ class PricingApp:
             'المبلغ': list(direct_cost_subcategories.values())
         })
         
-        # إنشاء رسم بياني شريطي
-        fig = px.bar(
+        # إنشاء رسم بياني دائري
+        fig = px.pie(
             direct_cost_df,
-            x='الفئة الفرعية',
-            y='المبلغ',
+            values='المبلغ',
+            names='الفئة الفرعية',
             title='توزيع التكاليف المباشرة',
-            color='الفئة الفرعية',
-            text_auto='.2s'
+            color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Pastel
         )
         
         st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
         
-        # عرض مقارنة سيناريوهات التسعير
-        st.markdown("### مقارنة سيناريوهات التسعير")
+        # عرض توزيع التكاليف غير المباشرة
+        st.markdown("### توزيع التكاليف غير المباشرة")
         
-        # إنشاء DataFrame للرسم البياني
-        scenarios_df = pd.DataFrame({
-            'السيناريو': [item['name'] for item in st.session_state.price_scenarios],
-            'التكلفة الإجمالية': [item['total_cost'] for item in st.session_state.price_scenarios],
-            'هامش الربح (%)': [item['profit_margin'] for item in st.session_state.price_scenarios],
-            'السعر الإجمالي': [item['total_price'] for item in st.session_state.price_scenarios]
-        })
-        
-        # إنشاء رسم بياني شريطي مزدوج
-        fig = go.Figure()
+        # تجميع البيانات حسب الفئة الفرعية للتكاليف غير المباشرة
+        indirect_cost_subcategories = {}
         
-        # إضافة شريط للتكلفة الإجمالية
-        fig.add_trace(go.Bar(
-            x=scenarios_df['السيناريو'],
-            y=scenarios_df['التكلفة الإجمالية'],
-            name='التكلفة الإجمالية',
-            marker_color='indianred'
-        ))
-        
-        # إضافة شريط للسعر الإجمالي
-        fig.add_trace(go.Bar(
-            x=scenarios_df['السيناريو'],
-            y=scenarios_df['السعر الإجمالي'],
-            name='السعر الإجمالي',
-            marker_color='lightsalmon'
-        ))
-        
-        # إضافة خط لهامش الربح
-        fig.add_trace(go.Scatter(
-            x=scenarios_df['السيناريو'],
-            y=scenarios_df['هامش الربح (%)'] * 10000,  # تكبير القيم لتظهر على الرسم البياني
-            name='هامش الربح (%)',
-            yaxis='y2',
-            line=dict(color='royalblue', width=4)
-        ))
+        for item in st.session_state.cost_analysis:
+            if item['category'] == 'تكاليف غير مباشرة':
+                subcategory = item['subcategory']
+                if subcategory in indirect_cost_subcategories:
+                    indirect_cost_subcategories[subcategory] += item['amount']
+                else:
+                    indirect_cost_subcategories[subcategory] = item['amount']
         
-        # تعديل تخطيط الرسم البياني
-        fig.update_layout(
-            title='مقارنة سيناريوهات التسعير',
-            xaxis_title='السيناريو',
-            yaxis_title='المبلغ (ريال)',
-            yaxis2=dict(
-                title='هامش الربح (%)',
-                titlefont=dict(color='royalblue'),
-                tickfont=dict(color='royalblue'),
-                overlaying='y',
-                side='right',
-                range=[0, 20]
-            ),
-            barmode='group',
-            legend=dict(
-                x=0,
-                y=1.2,
-                orientation='h'
-            )
-        )
+        # إنشاء DataFrame للرسم البياني
+        indirect_cost_df = pd.DataFrame({
+            'الفئة الفرعية': list(indirect_cost_subcategories.keys()),
+            'المبلغ': list(indirect_cost_subcategories.values())
+        })
         
-        # تعديل النص على الأشرطة
-        fig.update_traces(
-            texttemplate='%{y:,.0f}',
-            textposition='outside'
+        # إنشاء رسم بياني دائري
+        fig = px.pie(
+            indirect_cost_df,
+            values='المبلغ',
+            names='الفئة الفرعية',
+            title='توزيع التكاليف غير المباشرة',
+            color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Pastel1
         )
         
         st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض مؤشرات الأداء الرئيسية
-        st.markdown("### مؤشرات الأداء الرئيسية")
-        
-        col1, col2, col3 = st.columns(3)
-        
-        with col1:
-            # حساب نسبة التكاليف المباشرة من إجمالي التكاليف
-            direct_cost_percentage = (total_direct_cost / total_cost) * 100
-            st.metric("نسبة التكاليف المباشرة", f"{direct_cost_percentage:.1f}%")
-        
-        with col2:
-            # حساب نسبة التكاليف غير المباشرة من إجمالي التكاليف
-            indirect_cost_percentage = (total_indirect_cost / total_cost) * 100
-            st.metric("نسبة التكاليف غير المباشرة", f"{indirect_cost_percentage:.1f}%")
-        
-        with col3:
-            # حساب نسبة هامش الربح من السعر الإجمالي
-            profit_margin = (total_profit / total_price) * 100
-            st.metric("هامش الربح", f"{profit_margin:.1f}%")
     
     def _render_bill_of_quantities_tab(self):
         """عرض تبويب جدول الكميات"""
         
         st.markdown("### جدول الكميات")
         
-        # عرض جدول الكميات الحالي
-        st.markdown("#### قائمة البنود")
-        
-        # تحويل قائمة البنود إلى DataFrame
+        # إنشاء DataFrame من بيانات جدول الكميات
         boq_df = pd.DataFrame(st.session_state.bill_of_quantities)
         
-        # عرض البنود كجدول قابل للتعديل
-        edited_df = st.data_editor(
-            boq_df,
+        # عرض جدول الكميات
+        st.dataframe(
+            boq_df[['code', 'description', 'unit', 'quantity', 'unit_price', 'total_price', 'category']],
             column_config={
-                "id": st.column_config.NumberColumn("الرقم", disabled=True),
-                "code": st.column_config.TextColumn("الكود"),
-                "description": st.column_config.TextColumn("الوصف"),
-                "unit": st.column_config.SelectboxColumn(
-                    "الوحدة",
-                    options=["م3", "م2", "طن", "كجم", "عدد", "لتر", "متر"]
-                ),
-                "quantity": st.column_config.NumberColumn("الكمية", min_value=0),
-                "unit_price": st.column_config.NumberColumn("سعر الوحدة (ريال)", min_value=0, format="%.2f"),
-                "total_price": st.column_config.NumberColumn("السعر الإجمالي (ريال)", min_value=0, format="%.2f", disabled=True),
-                "category": st.column_config.SelectboxColumn(
-                    "الفئة",
-                    options=["أعمال ترابية", "أعمال خرسانية", "أعمال حديد", "أعمال بناء", "أعمال تشطيب", "أعمال كهربائية", "أعمال ميكانيكية", "أعمال صحية", "أخرى"]
-                )
+                'code': 'الكود',
+                'description': 'الوصف',
+                'unit': 'الوحدة',
+                'quantity': 'الكمية',
+                'unit_price': st.column_config.NumberColumn('سعر الوحدة', format='%d ريال'),
+                'total_price': st.column_config.NumberColumn('السعر الإجمالي', format='%d ريال'),
+                'category': 'الفئة'
             },
-            use_container_width=True,
             hide_index=True,
-            num_rows="dynamic"
+            use_container_width=True
         )
         
-        # تحديث السعر الإجمالي لكل بند
-        for i, row in edited_df.iterrows():
-            edited_df.at[i, 'total_price'] = row['quantity'] * row['unit_price']
-        
-        # تحديث قائمة البنود
-        if not edited_df.equals(boq_df):
-            st.session_state.bill_of_quantities = edited_df.to_dict('records')
-            st.success("تم تحديث جدول الكميات بنجاح!")
-        
-        # عرض إجمالي جدول الكميات
-        total_boq = sum(item['total_price'] for item in st.session_state.bill_of_quantities)
-        st.metric("إجمالي جدول الكميات", f"{total_boq:,.2f} ريال")
-        
         # إضافة بند جديد
-        st.markdown("#### إضافة بند جديد")
-        
-        with st.form(key="add_boq_item_form"):
-            col1, col2 = st.columns(2)
-            
-            with col1:
-                new_code = st.text_input("الكود", key="new_boq_code")
-                new_description = st.text_area("الوصف", key="new_boq_description")
-                new_category = st.selectbox(
-                    "الفئة",
-                    ["أعمال ترابية", "أعمال خرسانية", "أعمال حديد", "أعمال بناء", "أعمال تشطيب", "أعمال كهربائية", "أعمال ميكانيكية", "أعمال صحية", "أخرى"],
-                    key="new_boq_category"
-                )
-            
-            with col2:
-                new_unit = st.selectbox(
-                    "الوحدة",
-                    ["م3", "م2", "طن", "كجم", "عدد", "لتر", "متر"],
-                    key="new_boq_unit"
-                )
-                new_quantity = st.number_input("الكمية", min_value=0.0, key="new_boq_quantity")
-                new_unit_price = st.number_input("سعر الوحدة (ريال)", min_value=0.0, key="new_boq_unit_price")
-            
-            submit_button = st.form_submit_button("إضافة بند")
-        
-        if submit_button:
-            if new_code and new_description:
-                # إنشاء معرف جديد
-                new_id = max([item['id'] for item in st.session_state.bill_of_quantities], default=0) + 1
-                
-                # حساب السعر الإجمالي
-                new_total_price = new_quantity * new_unit_price
-                
-                # إضافة البند الجديد
-                st.session_state.bill_of_quantities.append({
-                    'id': new_id,
-                    'code': new_code,
-                    'description': new_description,
-                    'unit': new_unit,
-                    'quantity': new_quantity,
-                    'unit_price': new_unit_price,
-                    'total_price': new_total_price,
-                    'category': new_category
-                })
-                
-                st.success(f"تمت إضافة البند '{new_code}' بنجاح!")
-                st.rerun()
-            else:
-                st.error("يرجى إدخال الكود والوصف.")
-        
-        # تحليل جدول الكميات
-        st.markdown("#### تحليل جدول الكميات")
-        
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        
-        with col1:
-            # توزيع البنود حسب الفئة
-            category_totals = {}
-            
-            for item in st.session_state.bill_of_quantities:
-                category = item['category']
-                if category in category_totals:
-                    category_totals[category] += item['total_price']
-                else:
-                    category_totals[category] = item['total_price']
-            
-            category_df = pd.DataFrame({
-                'الفئة': list(category_totals.keys()),
-                'المبلغ': list(category_totals.values())
-            })
-            
-            fig = px.pie(
-                category_df,
-                values='المبلغ',
-                names='الفئة',
-                title='توزيع جدول الكميات حسب الفئة'
-            )
-            
-            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        with col2:
-            # ترتيب البنود حسب القيمة
-            top_items = sorted(st.session_state.bill_of_quantities, key=lambda x: x['total_price'], reverse=True)[:5]
-            
-            top_items_df = pd.DataFrame({
-                'البند': [item['code'] + ' - ' + item['description'][:20] + '...' for item in top_items],
-                'القيمة': [item['total_price'] for item in top_items]
-            })
-            
-            fig = px.bar(
-                top_items_df,
-                x='البند',
-                y='القيمة',
-                title='أعلى 5 بنود من حيث القيمة',
-                color='القيمة',
-                text_auto='.2s'
-            )
-            
-            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # استيراد وتصدير جدول الكميات
-        st.markdown("#### استيراد وتصدير جدول الكميات")
-        
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        
-        with col1:
-            if st.button("تصدير جدول الكميات إلى Excel", key="export_boq_button"):
-                # محاكاة تصدير البيانات
-                st.success("تم تصدير جدول الكميات إلى Excel بنجاح!")
-        
-        with col2:
-            uploaded_file = st.file_uploader("استيراد جدول الكميات من Excel", type=["xlsx"], key="import_boq_file")
-            
-            if uploaded_file is not None:
-                if st.button("استيراد البيانات", key="import_boq_button"):
-                    # محاكاة استيراد البيانات
-                    st.success("تم استيراد جدول الكميات بنجاح!")
-    
-    def _render_cost_analysis_tab(self):
-        """عرض تبويب تحليل التكاليف"""
-        
-        st.markdown("### تحليل التكاليف")
-        
-        # عرض تحليل التكاليف الحالي
-        st.markdown("#### قائمة التكاليف")
-        
-        # تحويل قائمة التكاليف إلى DataFrame
-        cost_df = pd.DataFrame(st.session_state.cost_analysis)
-        
-        # عرض التكاليف كجدول قابل للتعديل
-        edited_df = st.data_editor(
-            cost_df,
-            column_config={
-                "id": st.column_config.NumberColumn("الرقم", disabled=True),
-                "category": st.column_config.SelectboxColumn(
-                    "الفئة",
-                    options=["تكاليف مباشرة", "تكاليف غير مباشرة", "أرباح"]
-                ),
-                "subcategory": st.column_config.TextColumn("الفئة الفرعية"),
-                "description": st.column_config.TextColumn("الوصف"),
-                "amount": st.column_config.NumberColumn("المبلغ (ريال)", min_value=0, format="%.2f"),
-                "percentage": st.column_config.NumberColumn("النسبة (%)", min_value=0, format="%.1f", disabled=True)
-            },
-            use_container_width=True,
-            hide_index=True,
-            num_rows="dynamic"
-        )
-        
-        # حساب إجمالي التكاليف
-        total_amount = sum(item['amount'] for item in st.session_state.cost_analysis)
-        
-        # تحديث النسبة المئوية لكل بند
-        for i, row in edited_df.iterrows():
-            edited_df.at[i, 'percentage'] = (row['amount'] / total_amount) * 100
-        
-        # تحديث قائمة التكاليف
-        if not edited_df.equals(cost_df):
-            st.session_state.cost_analysis = edited_df.to_dict('records')
-            st.success("تم تحديث تحليل التكاليف بنجاح!")
-        
-        # عرض إجمالي التكاليف
-        st.metric("إجمالي التكاليف", f"{total_amount:,.2f} ريال")
-        
-        # إضافة تكلفة جديدة
-        st.markdown("#### إضافة تكلفة جديدة")
-        
-        with st.form(key="add_cost_item_form"):
-            col1, col2 = st.columns(2)
-            
-            with col1:
-                new_category = st.selectbox(
-                    "الفئة",
-                    ["تكاليف مباشرة", "تكاليف غير مباشرة", "أرباح"],
-                    key="new_cost_category"
-                )
-                new_subcategory = st.text_input("الفئة الفرعية", key="new_cost_subcategory")
-            
-            with col2:
-                new_description = st.text_input("الوصف", key="new_cost_description")
-                new_amount = st.number_input("المبلغ (ريال)", min_value=0.0, key="new_cost_amount")
-            
-            submit_button = st.form_submit_button("إضافة تكلفة")
-        
-        if submit_button:
-            if new_description and new_subcategory:
-                # إنشاء معرف جديد
-                new_id = max([item['id'] for item in st.session_state.cost_analysis], default=0) + 1
-                
-                # حساب النسبة المئوية
-                new_percentage = (new_amount / (total_amount + new_amount)) * 100
-                
-                # إضافة التكلفة الجديدة
-                st.session_state.cost_analysis.append({
-                    'id': new_id,
-                    'category': new_category,
-                    'subcategory': new_subcategory,
-                    'description': new_description,
-                    'amount': new_amount,
-                    'percentage': new_percentage
-                })
-                
-                # إعادة حساب النسب المئوية لجميع البنود
-                new_total = total_amount + new_amount
-                for item in st.session_state.cost_analysis:
-                    item['percentage'] = (item['amount'] / new_total) * 100
-                
-                st.success(f"تمت إضافة التكلفة '{new_description}' بنجاح!")
-                st.rerun()
-            else:
-                st.error("يرجى إدخال الفئة الفرعية والوصف.")
-        
-        # تحليل التكاليف
-        st.markdown("#### تحليل التكاليف")
-        
-        # تحليل التكاليف حسب الفئة
-        st.markdown("##### توزيع التكاليف حسب الفئة")
-        
-        # تجميع البيانات حسب الفئة
-        category_totals = {}
-        
-        for item in st.session_state.cost_analysis:
-            category = item['category']
-            if category in category_totals:
-                category_totals[category] += item['amount']
-            else:
-                category_totals[category] = item['amount']
-        
-        category_df = pd.DataFrame({
-            'الفئة': list(category_totals.keys()),
-            'المبلغ': list(category_totals.values())
-        })
-        
-        fig = px.pie(
-            category_df,
-            values='المبلغ',
-            names='الفئة',
-            title='توزيع التكاليف حسب الفئة',
-            color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Set3
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # تحليل التكاليف المباشرة
-        st.markdown("##### تحليل التكاليف المباشرة")
+        st.markdown("### إضافة بند جديد")
         
         col1, col2 = st.columns(2)
         
         with col1:
-            # تجميع البيانات حسب الفئة الفرعية للتكاليف المباشرة
-            direct_subcategory_totals = {}
-            
-            for item in st.session_state.cost_analysis:
-                if item['category'] == 'تكاليف مباشرة':
-                    subcategory = item['subcategory']
-                    if subcategory in direct_subcategory_totals:
-                        direct_subcategory_totals[subcategory] += item['amount']
-                    else:
-                        direct_subcategory_totals[subcategory] = item['amount']
-            
-            direct_subcategory_df = pd.DataFrame({
-                'الفئة الفرعية': list(direct_subcategory_totals.keys()),
-                'المبلغ': list(direct_subcategory_totals.values())
-            })
-            
-            fig = px.pie(
-                direct_subcategory_df,
-                values='المبلغ',
-                names='الفئة الفرعية',
-                title='توزيع التكاليف المباشرة حسب الفئة الفرعية'
-            )
-            
-            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
+            new_code = st.text_input("الكود", key="new_boq_code")
+            new_description = st.text_input("الوصف", key="new_boq_description")
+            new_unit = st.selectbox("الوحدة", ["م3", "م2", "طن", "عدد", "متر طولي"], key="new_boq_unit")
         
         with col2:
-            # تجميع البيانات حسب الوصف للتكاليف المباشرة
-            direct_description_totals = {}
-            
-            for item in st.session_state.cost_analysis:
-                if item['category'] == 'تكاليف مباشرة':
-                    description = item['description']
-                    if description in direct_description_totals:
-                        direct_description_totals[description] += item['amount']
-                    else:
-                        direct_description_totals[description] = item['amount']
-            
-            direct_description_df = pd.DataFrame({
-                'الوصف': list(direct_description_totals.keys()),
-                'المبلغ': list(direct_description_totals.values())
-            })
-            
-            # ترتيب البيانات تنازلياً حسب المبلغ
-            direct_description_df = direct_description_df.sort_values(by='المبلغ', ascending=False)
-            
-            fig = px.bar(
-                direct_description_df,
-                x='الوصف',
-                y='المبلغ',
-                title='توزيع التكاليف المباشرة حسب البند',
-                color='المبلغ',
-                text_auto='.2s'
-            )
-            
-            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # تحليل التكاليف غير المباشرة
-        st.markdown("##### تحليل التكاليف غير المباشرة")
-        
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        
-        with col1:
-            # تجميع البيانات حسب الفئة الفرعية للتكاليف غير المباشرة
-            indirect_subcategory_totals = {}
-            
-            for item in st.session_state.cost_analysis:
-                if item['category'] == 'تكاليف غير مباشرة':
-                    subcategory = item['subcategory']
-                    if subcategory in indirect_subcategory_totals:
-                        indirect_subcategory_totals[subcategory] += item['amount']
-                    else:
-                        indirect_subcategory_totals[subcategory] = item['amount']
-            
-            indirect_subcategory_df = pd.DataFrame({
-                'الفئة الفرعية': list(indirect_subcategory_totals.keys()),
-                'المبلغ': list(indirect_subcategory_totals.values())
-            })
-            
-            fig = px.pie(
-                indirect_subcategory_df,
-                values='المبلغ',
-                names='الفئة الفرعية',
-                title='توزيع التكاليف غير المباشرة حسب الفئة الفرعية'
-            )
-            
-            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        with col2:
-            # تجميع البيانات حسب الوصف للتكاليف غير المباشرة
-            indirect_description_totals = {}
-            
-            for item in st.session_state.cost_analysis:
-                if item['category'] == 'تكاليف غير مباشرة':
-                    description = item['description']
-                    if description in indirect_description_totals:
-                        indirect_description_totals[description] += item['amount']
-                    else:
-                        indirect_description_totals[description] = item['amount']
-            
-            indirect_description_df = pd.DataFrame({
-                'الوصف': list(indirect_description_totals.keys()),
-                'المبلغ': list(indirect_description_totals.values())
-            })
-            
-            # ترتيب البيانات تنازلياً حسب المبلغ
-            indirect_description_df = indirect_description_df.sort_values(by='المبلغ', ascending=False)
-            
-            fig = px.bar(
-                indirect_description_df,
-                x='الوصف',
-                y='المبلغ',
-                title='توزيع التكاليف غير المباشرة حسب البند',
-                color='المبلغ',
-                text_auto='.2s'
-            )
-            
-            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # استيراد وتصدير تحليل التكاليف
-        st.markdown("#### استيراد وتصدير تحليل التكاليف")
-        
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        
-        with col1:
-            if st.button("تصدير تحليل التكاليف إلى Excel", key="export_cost_button"):
-                # محاكاة تصدير البيانات
-                st.success("تم تصدير تحليل التكاليف إلى Excel بنجاح!")
-        
-        with col2:
-            uploaded_file = st.file_uploader("استيراد تحليل التكاليف من Excel", type=["xlsx"], key="import_cost_file")
-            
-            if uploaded_file is not None:
-                if st.button("استيراد البيانات", key="import_cost_button"):
-                    # محاكاة استيراد البيانات
-                    st.success("تم استيراد تحليل التكاليف بنجاح!")
-    
-    def _render_pricing_scenarios_tab(self):
-        """عرض تبويب سيناريوهات التسعير"""
-        
-        st.markdown("### سيناريوهات التسعير")
-        
-        # عرض سيناريوهات التسعير الحالية
-        st.markdown("#### قائمة السيناريوهات")
-        
-        # تحويل قائمة السيناريوهات إلى DataFrame
-        scenarios_df = pd.DataFrame(st.session_state.price_scenarios)
-        
-        # عرض السيناريوهات كجدول قابل للتعديل
-        edited_df = st.data_editor(
-            scenarios_df,
-            column_config={
-                "id": st.column_config.NumberColumn("الرقم", disabled=True),
-                "name": st.column_config.TextColumn("اسم السيناريو"),
-                "description": st.column_config.TextColumn("الوصف"),
-                "total_cost": st.column_config.NumberColumn("إجمالي التكلفة (ريال)", min_value=0, format="%.2f"),
-                "profit_margin": st.column_config.NumberColumn("هامش الربح (%)", min_value=0, format="%.1f"),
-                "total_price": st.column_config.NumberColumn("السعر الإجمالي (ريال)", min_value=0, format="%.2f"),
-                "is_active": st.column_config.CheckboxColumn("نشط")
-            },
-            use_container_width=True,
-            hide_index=True,
-            num_rows="dynamic"
-        )
-        
-        # تحديث قائمة السيناريوهات
-        if not edited_df.equals(scenarios_df):
-            # التأكد من وجود سيناريو نشط واحد فقط
-            active_count = sum(edited_df['is_active'])
-            if active_count != 1:
-                st.error("يجب أن يكون هناك سيناريو نشط واحد فقط.")
-            else:
-                st.session_state.price_scenarios = edited_df.to_dict('records')
-                st.success("تم تحديث سيناريوهات التسعير بنجاح!")
-        
-        # إضافة سيناريو جديد
-        st.markdown("#### إضافة سيناريو جديد")
-        
-        with st.form(key="add_scenario_form"):
-            col1, col2 = st.columns(2)
-            
-            with col1:
-                new_name = st.text_input("اسم السيناريو", key="new_scenario_name")
-                new_description = st.text_area("الوصف", key="new_scenario_description")
-            
-            with col2:
-                # حساب إجمالي التكاليف الحالي
-                total_cost = sum(item['amount'] for item in st.session_state.cost_analysis if item['category'] != 'أرباح')
-                
-                st.number_input("إجمالي التكلفة (ريال)", min_value=0.0, value=total_cost, key="new_scenario_total_cost", disabled=True)
-                new_profit_margin = st.number_input("هامش الربح (%)", min_value=0.0, max_value=100.0, value=10.0, key="new_scenario_profit_margin")
-                
-                # حساب السعر الإجمالي
-                new_profit_amount = total_cost * (new_profit_margin / 100)
-                new_total_price = total_cost + new_profit_amount
-                
-                st.number_input("السعر الإجمالي (ريال)", min_value=0.0, value=new_total_price, key="new_scenario_total_price", disabled=True)
-                new_is_active = st.checkbox("نشط", key="new_scenario_is_active")
-            
-            submit_button = st.form_submit_button("إضافة سيناريو")
-        
-        if submit_button:
-            if new_name:
-                # التحقق من حالة التنشيط
-                if new_is_active:
-                    # إلغاء تنشيط جميع السيناريوهات الأخرى
-                    for scenario in st.session_state.price_scenarios:
-                        scenario['is_active'] = False
-                
-                # إنشاء معرف جديد
-                new_id = max([item['id'] for item in st.session_state.price_scenarios], default=0) + 1
-                
-                # إضافة السيناريو الجديد
-                st.session_state.price_scenarios.append({
-                    'id': new_id,
-                    'name': new_name,
-                    'description': new_description,
-                    'total_cost': total_cost,
-                    'profit_margin': new_profit_margin,
-                    'total_price': new_total_price,
-                    'is_active': new_is_active
-                })
-                
-                st.success(f"تمت إضافة السيناريو '{new_name}' بنجاح!")
-                st.rerun()
-            else:
-                st.error("يرجى إدخال اسم السيناريو.")
-        
-        # تحليل السيناريوهات
-        st.markdown("#### تحليل السيناريوهات")
-        
-        # مقارنة السيناريوهات
-        st.markdown("##### مقارنة السيناريوهات")
-        
-        # إنشاء DataFrame للرسم البياني
-        scenarios_comparison_df = pd.DataFrame({
-            'السيناريو': [item['name'] for item in st.session_state.price_scenarios],
-            'التكلفة الإجمالية': [item['total_cost'] for item in st.session_state.price_scenarios],
-            'هامش الربح (%)': [item['profit_margin'] for item in st.session_state.price_scenarios],
-            'السعر الإجمالي': [item['total_price'] for item in st.session_state.price_scenarios],
-            'الحالة': ['نشط' if item['is_active'] else 'غير نشط' for item in st.session_state.price_scenarios]
-        })
-        
-        # إنشاء رسم بياني شريطي مزدوج
-        fig = go.Figure()
-        
-        # إضافة شريط للتكلفة الإجمالية
-        fig.add_trace(go.Bar(
-            x=scenarios_comparison_df['السيناريو'],
-            y=scenarios_comparison_df['التكلفة الإجمالية'],
-            name='التكلفة الإجمالية',
-            marker_color='indianred'
-        ))
-        
-        # إضافة شريط للسعر الإجمالي
-        fig.add_trace(go.Bar(
-            x=scenarios_comparison_df['السيناريو'],
-            y=scenarios_comparison_df['السعر الإجمالي'],
-            name='السعر الإجمالي',
-            marker_color='lightsalmon'
-        ))
-        
-        # إضافة خط لهامش الربح
-        fig.add_trace(go.Scatter(
-            x=scenarios_comparison_df['السيناريو'],
-            y=scenarios_comparison_df['هامش الربح (%)'] * 10000,  # تكبير القيم لتظهر على الرسم البياني
-            name='هامش الربح (%)',
-            yaxis='y2',
-            line=dict(color='royalblue', width=4)
-        ))
-        
-        # تعديل تخطيط الرسم البياني
-        fig.update_layout(
-            title='مقارنة سيناريوهات التسعير',
-            xaxis_title='السيناريو',
-            yaxis_title='المبلغ (ريال)',
-            yaxis2=dict(
-                title='هامش الربح (%)',
-                titlefont=dict(color='royalblue'),
-                tickfont=dict(color='royalblue'),
-                overlaying='y',
-                side='right',
-                range=[0, 20]
-            ),
-            barmode='group',
-            legend=dict(
-                x=0,
-                y=1.2,
-                orientation='h'
+            new_quantity = st.number_input("الكمية", min_value=0.0, step=1.0, key="new_boq_quantity")
+            new_unit_price = st.number_input("سعر الوحدة", min_value=0.0, step=10.0, key="new_boq_unit_price")
+            new_category = st.selectbox(
+                "الفئة",
+                [
+                    "أعمال ترابية",
+                    "أعمال خرسانية",
+                    "أعمال حديد",
+                    "أعمال بناء",
+                    "أعمال تشطيبات",
+                    "أعمال نجارة",
+                    "أعمال ألمنيوم",
+                    "أعمال كهربائية",
+                    "أعمال ميكانيكية",
+                    "أعمال صحية"
+                ],
+                key="new_boq_category"
             )
-        )
-        
-        # تعديل النص على الأشرطة
-        fig.update_traces(
-            texttemplate='%{y:,.0f}',
-            textposition='outside'
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # تحليل تأثير هامش الربح
-        st.markdown("##### تحليل تأثير هامش الربح")
-        
-        # إنشاء نطاق من هوامش الربح
-        profit_margins = list(range(0, 21, 2))  # من 0% إلى 20% بزيادة 2%
-        
-        # حساب السعر الإجمالي لكل هامش ربح
-        total_cost = st.session_state.price_scenarios[0]['total_cost']  # استخدام التكلفة الإجمالية من السيناريو الأول
-        total_prices = [total_cost * (1 + margin / 100) for margin in profit_margins]
-        
-        # إنشاء DataFrame للرسم البياني
-        profit_analysis_df = pd.DataFrame({
-            'هامش الربح (%)': profit_margins,
-            'السعر الإجمالي': total_prices
-        })
-        
-        # إنشاء رسم بياني خطي
-        fig = px.line(
-            profit_analysis_df,
-            x='هامش الربح (%)',
-            y='السعر الإجمالي',
-            title='تأثير هامش الربح على السعر الإجمالي',
-            markers=True
-        )
-        
-        # تعديل النص على النقاط
-        fig.update_traces(
-            texttemplate='%{y:,.0f}',
-            textposition='top center'
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # تحليل نقطة التعادل
-        st.markdown("##### تحليل نقطة التعادل")
-        
-        # افتراض تكاليف ثابتة ومتغيرة
-        fixed_costs = sum(item['amount'] for item in st.session_state.cost_analysis if item['category'] == 'تكاليف غير مباشرة')
-        variable_costs = sum(item['amount'] for item in st.session_state.cost_analysis if item['category'] == 'تكاليف مباشرة')
-        
-        # افتراض سعر البيع من السيناريو النشط
-        active_scenario = next((item for item in st.session_state.price_scenarios if item['is_active']), None)
-        if active_scenario:
-            selling_price = active_scenario['total_price']
-        else:
-            selling_price = st.session_state.price_scenarios[0]['total_price']
-        
-        # حساب نقطة التعادل
-        if selling_price > variable_costs:
-            breakeven_point = fixed_costs / (selling_price - variable_costs)
-            st.metric("نقطة التعادل", f"{breakeven_point:.2f} وحدة")
-            
-            # إنشاء رسم بياني لنقطة التعادل
-            units = list(range(0, int(breakeven_point * 2) + 1, max(1, int(breakeven_point / 10))))
-            
-            total_costs = [fixed_costs + variable_costs * unit for unit in units]
-            total_revenues = [selling_price * unit for unit in units]
-            profits = [revenue - cost for revenue, cost in zip(total_revenues, total_costs)]
-            
-            breakeven_df = pd.DataFrame({
-                'الوحدات': units,
-                'إجمالي التكاليف': total_costs,
-                'إجمالي الإيرادات': total_revenues,
-                'الربح': profits
-            })
-            
-            fig = go.Figure()
-            
-            fig.add_trace(go.Scatter(
-                x=breakeven_df['الوحدات'],
-                y=breakeven_df['إجمالي التكاليف'],
-                name='إجمالي التكاليف',
-                line=dict(color='red', width=2)
-            ))
-            
-            fig.add_trace(go.Scatter(
-                x=breakeven_df['الوحدات'],
-                y=breakeven_df['إجمالي الإيرادات'],
-                name='إجمالي الإيرادات',
-                line=dict(color='green', width=2)
-            ))
-            
-            fig.add_trace(go.Scatter(
-                x=breakeven_df['الوحدات'],
-                y=breakeven_df['الربح'],
-                name='الربح',
-                line=dict(color='blue', width=2)
-            ))
-            
-            # إضافة خط عمودي عند نقطة التعادل
-            fig.add_vline(
-                x=breakeven_point,
-                line_dash="dash",
-                line_color="black",
-                annotation_text=f"نقطة التعادل: {breakeven_point:.2f}",
-                annotation_position="top right"
-            )
-            
-            # إضافة خط أفقي عند الصفر
-            fig.add_hline(
-                y=0,
-                line_dash="dash",
-                line_color="gray"
-            )
-            
-            fig.update_layout(
-                title='تحليل نقطة التعادل',
-                xaxis_title='الوحدات',
-                yaxis_title='المبلغ (ريال)'
-            )
-            
-            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        else:
-            st.warning("لا يمكن حساب نقطة التعادل لأن سعر البيع أقل من التكاليف المتغيرة.")
-    
-    def _render_competitive_analysis_tab(self):
-        """عرض تبويب المقارنة التنافسية"""
-        
-        st.markdown("### المقارنة التنافسية")
-        
-        # بيانات افتراضية للمنافسين
-        competitors_data = [
-            {
-                'name': 'شركتنا',
-                'price': 670000,
-                'quality': 4.5,
-                'delivery_time': 180,
-                'experience': 8,
-                'local_content': 85
-            },
-            {
-                'name': 'المنافس أ',
-                'price': 700000,
-                'quality': 4.2,
-                'delivery_time': 200,
-                'experience': 10,
-                'local_content': 75
-            },
-            {
-                'name': 'المنافس ب',
-                'price': 650000,
-                'quality': 3.8,
-                'delivery_time': 160,
-                'experience': 5,
-                'local_content': 90
-            },
-            {
-                'name': 'المنافس ج',
-                'price': 680000,
-                'quality': 4.0,
-                'delivery_time': 190,
-                'experience': 12,
-                'local_content': 80
-            }
-        ]
-        
-        # عرض بيانات المنافسين
-        st.markdown("#### بيانات المنافسين")
-        
-        competitors_df = pd.DataFrame(competitors_data)
-        st.dataframe(competitors_df, use_container_width=True, hide_index=True)
-        
-        # مقارنة الأسعار
-        st.markdown("#### مقارنة الأسعار")
-        
-        fig = px.bar(
-            competitors_df,
-            x='name',
-            y='price',
-            title='مقارنة الأسعار بين المنافسين',
-            color='price',
-            text_auto='.2s'
-        )
-        
-        fig.update_layout(
-            xaxis_title='المنافس',
-            yaxis_title='السعر (ريال)'
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # مقارنة متعددة الأبعاد
-        st.markdown("#### مقارنة متعددة الأبعاد")
-        
-        # تحويل البيانات إلى تنسيق مناسب للرسم البياني الراداري
-        categories = ['price', 'quality', 'delivery_time', 'experience', 'local_content']
-        
-        # تطبيع البيانات (لجعل القيم بين 0 و 1)
-        normalized_data = {}
-        
-        for category in categories:
-            if category == 'price' or category == 'delivery_time':
-                # للسعر ووقت التسليم، القيمة الأقل أفضل
-                min_val = min(item[category] for item in competitors_data)
-                max_val = max(item[category] for item in competitors_data)
-                normalized_data[category] = [(max_val - item[category]) / (max_val - min_val) if max_val != min_val else 0.5 for item in competitors_data]
-            else:
-                # للجودة والخبرة والمحتوى المحلي، القيمة الأعلى أفضل
-                min_val = min(item[category] for item in competitors_data)
-                max_val = max(item[category] for item in competitors_data)
-                normalized_data[category] = [(item[category] - min_val) / (max_val - min_val) if max_val != min_val else 0.5 for item in competitors_data]
-        
-        # إنشاء الرسم البياني الراداري
-        fig = go.Figure()
-        
-        for i, competitor in enumerate(competitors_data):
-            fig.add_trace(go.Scatterpolar(
-                r=[normalized_data[category][i] for category in categories],
-                theta=['السعر', 'الجودة', 'وقت التسليم', 'الخبرة', 'المحتوى المحلي'],
-                fill='toself',
-                name=competitor['name']
-            ))
-        
-        fig.update_layout(
-            polar=dict(
-                radialaxis=dict(
-                    visible=True,
-                    range=[0, 1]
-                )
-            ),
-            title='مقارنة متعددة الأبعاد بين المنافسين',
-            showlegend=True
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # تحليل نقاط القوة والضعف
-        st.markdown("#### تحليل نقاط القوة والضعف")
-        
-        # تحديد نقاط القوة والضعف لشركتنا
-        our_company = competitors_data[0]
-        
-        strengths = []
-        weaknesses = []
-        
-        # مقارنة السعر
-        other_prices = [comp['price'] for comp in competitors_data[1:]]
-        if our_company['price'] <= min(other_prices):
-            strengths.append("السعر تنافسي جداً")
-        elif our_company['price'] <= sum(other_prices) / len(other_prices):
-            strengths.append("السعر تنافسي")
-        else:
-            weaknesses.append("السعر أعلى من المتوسط")
-        
-        # مقارنة الجودة
-        other_qualities = [comp['quality'] for comp in competitors_data[1:]]
-        if our_company['quality'] >= max(other_qualities):
-            strengths.append("الجودة ممتازة")
-        elif our_company['quality'] >= sum(other_qualities) / len(other_qualities):
-            strengths.append("الجودة جيدة")
-        else:
-            weaknesses.append("الجودة أقل من المتوسط")
-        
-        # مقارنة وقت التسليم
-        other_delivery_times = [comp['delivery_time'] for comp in competitors_data[1:]]
-        if our_company['delivery_time'] <= min(other_delivery_times):
-            strengths.append("وقت التسليم سريع جداً")
-        elif our_company['delivery_time'] <= sum(other_delivery_times) / len(other_delivery_times):
-            strengths.append("وقت التسليم جيد")
-        else:
-            weaknesses.append("وقت التسليم أطول من المتوسط")
-        
-        # مقارنة الخبرة
-        other_experiences = [comp['experience'] for comp in competitors_data[1:]]
-        if our_company['experience'] >= max(other_experiences):
-            strengths.append("خبرة واسعة جداً")
-        elif our_company['experience'] >= sum(other_experiences) / len(other_experiences):
-            strengths.append("خبرة جيدة")
-        else:
-            weaknesses.append("خبرة أقل من المتوسط")
-        
-        # مقارنة المحتوى المحلي
-        other_local_contents = [comp['local_content'] for comp in competitors_data[1:]]
-        if our_company['local_content'] >= max(other_local_contents):
-            strengths.append("محتوى محلي ممتاز")
-        elif our_company['local_content'] >= sum(other_local_contents) / len(other_local_contents):
-            strengths.append("محتوى محلي جيد")
-        else:
-            weaknesses.append("محتوى محلي أقل من المتوسط")
-        
-        # عرض نقاط القوة والضعف
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        
-        with col1:
-            st.markdown("##### نقاط القوة")
-            for strength in strengths:
-                st.markdown(f"- {strength}")
-        
-        with col2:
-            st.markdown("##### نقاط الضعف")
-            for weakness in weaknesses:
-                st.markdown(f"- {weakness}")
-        
-        # توصيات للتسعير
-        st.markdown("#### توصيات للتسعير")
-        
-        # تحديد التوصيات بناءً على المقارنة
-        recommendations = []
-        
-        # توصية بناءً على السعر
-        avg_price = sum(comp['price'] for comp in competitors_data) / len(competitors_data)
-        if our_company['price'] > avg_price:
-            recommendations.append("النظر في تخفيض السعر للمنافسة بشكل أفضل.")
-        
-        # توصية بناءً على الجودة
-        if our_company['quality'] > sum(comp['quality'] for comp in competitors_data[1:]) / len(competitors_data[1:]):
-            recommendations.append("التأكيد على جودة الخدمات في العروض التسويقية.")
-        
-        # توصية بناءً على وقت التسليم
-        if our_company['delivery_time'] < sum(comp['delivery_time'] for comp in competitors_data[1:]) / len(competitors_data[1:]):
-            recommendations.append("التأكيد على سرعة التسليم كميزة تنافسية.")
-        
-        # توصية بناءً على الخبرة
-        if our_company['experience'] < max(comp['experience'] for comp in competitors_data[1:]):
-            recommendations.append("تعزيز فريق العمل بخبرات إضافية.")
-        
-        # توصية بناءً على المحتوى المحلي
-        if our_company['local_content'] > sum(comp['local_content'] for comp in competitors_data[1:]) / len(competitors_data[1:]):
-            recommendations.append("التأكيد على نسبة المحتوى المحلي العالية في العروض.")
-        
-        # توصية عامة
-        recommendations.append("مراجعة هيكل التكاليف بشكل دوري للحفاظ على القدرة التنافسية.")
-        
-        # عرض التوصيات
-        for recommendation in recommendations:
-            st.markdown(f"- {recommendation}")
-    
-    def _render_reports_tab(self):
-        """عرض تبويب التقارير"""
-        
-        st.markdown("### التقارير")
-        
-        # قائمة التقارير المتاحة
-        reports = [
-            "تقرير جدول الكميات",
-            "تقرير تحليل التكاليف",
-            "تقرير سيناريوهات التسعير",
-            "تقرير المقارنة التنافسية",
-            "تقرير ملخص التسعير"
-        ]
-        
-        # اختيار التقرير
-        selected_report = st.selectbox("اختر التقرير", reports)
-        
-        # خيارات التصدير
-        export_format = st.radio("صيغة التصدير", ["PDF", "Excel", "Word"])
-        
-        # زر إنشاء التقرير
-        if st.button("إنشاء التقرير"):
-            st.success(f"تم إنشاء {selected_report} بصيغة {export_format} بنجاح!")
-        
-        # عرض نموذج للتقرير
-        st.markdown("#### نموذج التقرير")
-        
-        if selected_report == "تقرير جدول الكميات":
-            self._render_boq_report()
-        elif selected_report == "تقرير تحليل التكاليف":
-            self._render_cost_analysis_report()
-        elif selected_report == "تقرير سيناريوهات التسعير":
-            self._render_pricing_scenarios_report()
-        elif selected_report == "تقرير المقارنة التنافسية":
-            self._render_competitive_analysis_report()
-        elif selected_report == "تقرير ملخص التسعير":
-            self._render_pricing_summary_report()
-    
-    def _render_boq_report(self):
-        """عرض نموذج تقرير جدول الكميات"""
-        
-        st.markdown("### تقرير جدول الكميات")
-        st.markdown("**تاريخ التقرير:** " + time.strftime("%Y-%m-%d"))
-        st.markdown("**اسم المشروع:** مشروع إنشاء مبنى إداري")
-        st.markdown("**رقم المناقصة:** T-2024-001")
-        
-        st.markdown("#### جدول الكميات")
-        
-        # عرض جدول الكميات
-        boq_df = pd.DataFrame(st.session_state.bill_of_quantities)
-        st.dataframe(boq_df, use_container_width=True, hide_index=True)
-        
-        # عرض إجمالي جدول الكميات
-        total_boq = sum(item['total_price'] for item in st.session_state.bill_of_quantities)
-        st.metric("إجمالي جدول الكميات", f"{total_boq:,.2f} ريال")
-        
-        # عرض توزيع البنود حسب الفئة
-        st.markdown("#### توزيع البنود حسب الفئة")
-        
-        # تجميع البيانات حسب الفئة
-        category_totals = {}
-        
-        for item in st.session_state.bill_of_quantities:
-            category = item['category']
-            if category in category_totals:
-                category_totals[category] += item['total_price']
-            else:
-                category_totals[category] = item['total_price']
-        
-        category_df = pd.DataFrame({
-            'الفئة': list(category_totals.keys()),
-            'المبلغ': list(category_totals.values())
-        })
-        
-        fig = px.pie(
-            category_df,
-            values='المبلغ',
-            names='الفئة',
-            title='توزيع جدول الكميات حسب الفئة'
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-    
-    def _render_cost_analysis_report(self):
-        """عرض نموذج تقرير تحليل التكاليف"""
-        
-        st.markdown("### تقرير تحليل التكاليف")
-        st.markdown("**تاريخ التقرير:** " + time.strftime("%Y-%m-%d"))
-        st.markdown("**اسم المشروع:** مشروع إنشاء مبنى إداري")
-        st.markdown("**رقم المناقصة:** T-2024-001")
-        
-        st.markdown("#### تحليل التكاليف")
-        
-        # عرض تحليل التكاليف
-        cost_df = pd.DataFrame(st.session_state.cost_analysis)
-        st.dataframe(cost_df, use_container_width=True, hide_index=True)
-        
-        # عرض إجمالي التكاليف
-        total_cost = sum(item['amount'] for item in st.session_state.cost_analysis)
-        st.metric("إجمالي التكاليف", f"{total_cost:,.2f} ريال")
-        
-        # عرض توزيع التكاليف حسب الفئة
-        st.markdown("#### توزيع التكاليف حسب الفئة")
-        
-        # تجميع البيانات حسب الفئة
-        category_totals = {}
-        
-        for item in st.session_state.cost_analysis:
-            category = item['category']
-            if category in category_totals:
-                category_totals[category] += item['amount']
-            else:
-                category_totals[category] = item['amount']
-        
-        category_df = pd.DataFrame({
-            'الفئة': list(category_totals.keys()),
-            'المبلغ': list(category_totals.values())
-        })
-        
-        fig = px.pie(
-            category_df,
-            values='المبلغ',
-            names='الفئة',
-            title='توزيع التكاليف حسب الفئة'
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض توزيع التكاليف المباشرة
-        st.markdown("#### توزيع التكاليف المباشرة")
-        
-        # تجميع البيانات حسب الفئة الفرعية للتكاليف المباشرة
-        direct_subcategory_totals = {}
-        
-        for item in st.session_state.cost_analysis:
-            if item['category'] == 'تكاليف مباشرة':
-                subcategory = item['subcategory']
-                if subcategory in direct_subcategory_totals:
-                    direct_subcategory_totals[subcategory] += item['amount']
-                else:
-                    direct_subcategory_totals[subcategory] = item['amount']
-        
-        direct_subcategory_df = pd.DataFrame({
-            'الفئة الفرعية': list(direct_subcategory_totals.keys()),
-            'المبلغ': list(direct_subcategory_totals.values())
-        })
-        
-        fig = px.bar(
-            direct_subcategory_df,
-            x='الفئة الفرعية',
-            y='المبلغ',
-            title='توزيع التكاليف المباشرة',
-            color='الفئة الفرعية',
-            text_auto='.2s'
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-    
-    def _render_pricing_scenarios_report(self):
-        """عرض نموذج تقرير سيناريوهات التسعير"""
-        
-        st.markdown("### تقرير سيناريوهات التسعير")
-        st.markdown("**تاريخ التقرير:** " + time.strftime("%Y-%m-%d"))
-        st.markdown("**اسم المشروع:** مشروع إنشاء مبنى إداري")
-        st.markdown("**رقم المناقصة:** T-2024-001")
-        
-        st.markdown("#### سيناريوهات التسعير")
-        
-        # عرض سيناريوهات التسعير
-        scenarios_df = pd.DataFrame(st.session_state.price_scenarios)
-        st.dataframe(scenarios_df, use_container_width=True, hide_index=True)
-        
-        # عرض السيناريو النشط
-        active_scenario = next((item for item in st.session_state.price_scenarios if item['is_active']), None)
-        if active_scenario:
-            st.markdown(f"**السيناريو النشط:** {active_scenario['name']}")
-            st.markdown(f"**السعر الإجمالي:** {active_scenario['total_price']:,.2f} ريال")
-            st.markdown(f"**هامش الربح:** {active_scenario['profit_margin']:.1f}%")
-        
-        # عرض مقارنة السيناريوهات
-        st.markdown("#### مقارنة السيناريوهات")
-        
-        # إنشاء DataFrame للرسم البياني
-        scenarios_comparison_df = pd.DataFrame({
-            'السيناريو': [item['name'] for item in st.session_state.price_scenarios],
-            'التكلفة الإجمالية': [item['total_cost'] for item in st.session_state.price_scenarios],
-            'هامش الربح (%)': [item['profit_margin'] for item in st.session_state.price_scenarios],
-            'السعر الإجمالي': [item['total_price'] for item in st.session_state.price_scenarios],
-            'الحالة': ['نشط' if item['is_active'] else 'غير نشط' for item in st.session_state.price_scenarios]
-        })
-        
-        # إنشاء رسم بياني شريطي مزدوج
-        fig = go.Figure()
-        
-        # إضافة شريط للتكلفة الإجمالية
-        fig.add_trace(go.Bar(
-            x=scenarios_comparison_df['السيناريو'],
-            y=scenarios_comparison_df['التكلفة الإجمالية'],
-            name='التكلفة الإجمالية',
-            marker_color='indianred'
-        ))
-        
-        # إضافة شريط للسعر الإجمالي
-        fig.add_trace(go.Bar(
-            x=scenarios_comparison_df['السيناريو'],
-            y=scenarios_comparison_df['السعر الإجمالي'],
-            name='السعر الإجمالي',
-            marker_color='lightsalmon'
-        ))
-        
-        # إضافة خط لهامش الربح
-        fig.add_trace(go.Scatter(
-            x=scenarios_comparison_df['السيناريو'],
-            y=scenarios_comparison_df['هامش الربح (%)'] * 10000,  # تكبير القيم لتظهر على الرسم البياني
-            name='هامش الربح (%)',
-            yaxis='y2',
-            line=dict(color='royalblue', width=4)
-        ))
-        
-        # تعديل تخطيط الرسم البياني
-        fig.update_layout(
-            title='مقارنة سيناريوهات التسعير',
-            xaxis_title='السيناريو',
-            yaxis_title='المبلغ (ريال)',
-            yaxis2=dict(
-                title='هامش الربح (%)',
-                titlefont=dict(color='royalblue'),
-                tickfont=dict(color='royalblue'),
-                overlaying='y',
-                side='right',
-                range=[0, 20]
-            ),
-            barmode='group',
-            legend=dict(
-                x=0,
-                y=1.2,
-                orientation='h'
-            )
-        )
-        
-        # تعديل النص على الأشرطة
-        fig.update_traces(
-            texttemplate='%{y:,.0f}',
-            textposition='outside'
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-    
-    def _render_competitive_analysis_report(self):
-        """عرض نموذج تقرير المقارنة التنافسية"""
-        
-        st.markdown("### تقرير المقارنة التنافسية")
-        st.markdown("**تاريخ التقرير:** " + time.strftime("%Y-%m-%d"))
-        st.markdown("**اسم المشروع:** مشروع إنشاء مبنى إداري")
-        st.markdown("**رقم المناقصة:** T-2024-001")
-        
-        # بيانات افتراضية للمنافسين
-        competitors_data = [
-            {
-                'name': 'شركتنا',
-                'price': 670000,
-                'quality': 4.5,
-                'delivery_time': 180,
-                'experience': 8,
-                'local_content': 85
-            },
-            {
-                'name': 'المنافس أ',
-                'price': 700000,
-                'quality': 4.2,
-                'delivery_time': 200,
-                'experience': 10,
-                'local_content': 75
-            },
-            {
-                'name': 'المنافس ب',
-                'price': 650000,
-                'quality': 3.8,
-                'delivery_time': 160,
-                'experience': 5,
-                'local_content': 90
-            },
-            {
-                'name': 'المنافس ج',
-                'price': 680000,
-                'quality': 4.0,
-                'delivery_time': 190,
-                'experience': 12,
-                'local_content': 80
-            }
-        ]
-        
-        # عرض بيانات المنافسين
-        st.markdown("#### بيانات المنافسين")
-        
-        competitors_df = pd.DataFrame(competitors_data)
-        st.dataframe(competitors_df, use_container_width=True, hide_index=True)
-        
-        # مقارنة الأسعار
-        st.markdown("#### مقارنة الأسعار")
-        
-        fig = px.bar(
-            competitors_df,
-            x='name',
-            y='price',
-            title='مقارنة الأسعار بين المنافسين',
-            color='price',
-            text_auto='.2s'
-        )
-        
-        fig.update_layout(
-            xaxis_title='المنافس',
-            yaxis_title='السعر (ريال)'
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # مقارنة متعددة الأبعاد
-        st.markdown("#### مقارنة متعددة الأبعاد")
-        
-        # تحويل البيانات إلى تنسيق مناسب للرسم البياني الراداري
-        categories = ['price', 'quality', 'delivery_time', 'experience', 'local_content']
-        
-        # تطبيع البيانات (لجعل القيم بين 0 و 1)
-        normalized_data = {}
-        
-        for category in categories:
-            if category == 'price' or category == 'delivery_time':
-                # للسعر ووقت التسليم، القيمة الأقل أفضل
-                min_val = min(item[category] for item in competitors_data)
-                max_val = max(item[category] for item in competitors_data)
-                normalized_data[category] = [(max_val - item[category]) / (max_val - min_val) if max_val != min_val else 0.5 for item in competitors_data]
-            else:
-                # للجودة والخبرة والمحتوى المحلي، القيمة الأعلى أفضل
-                min_val = min(item[category] for item in competitors_data)
-                max_val = max(item[category] for item in competitors_data)
-                normalized_data[category] = [(item[category] - min_val) / (max_val - min_val) if max_val != min_val else 0.5 for item in competitors_data]
-        
-        # إنشاء الرسم البياني الراداري
-        fig = go.Figure()
-        
-        for i, competitor in enumerate(competitors_data):
-            fig.add_trace(go.Scatterpolar(
-                r=[normalized_data[category][i] for category in categories],
-                theta=['السعر', 'الجودة', 'وقت التسليم', 'الخبرة', 'المحتوى المحلي'],
-                fill='toself',
-                name=competitor['name']
-            ))
-        
-        fig.update_layout(
-            polar=dict(
-                radialaxis=dict(
-                    visible=True,
-                    range=[0, 1]
-                )
-            ),
-            title='مقارنة متعددة الأبعاد بين المنافسين',
-            showlegend=True
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-    
-    def _render_pricing_summary_report(self):
-        """عرض نموذج تقرير ملخص التسعير"""
-        
-        st.markdown("### تقرير ملخص التسعير")
-        st.markdown("**تاريخ التقرير:** " + time.strftime("%Y-%m-%d"))
-        st.markdown("**اسم المشروع:** مشروع إنشاء مبنى إداري")
-        st.markdown("**رقم المناقصة:** T-2024-001")
-        
-        # عرض ملخص التسعير
-        st.markdown("#### ملخص التسعير")
-        
-        # حساب إجمالي التكاليف
-        total_direct_cost = sum(item['amount'] for item in st.session_state.cost_analysis if item['category'] == 'تكاليف مباشرة')
-        total_indirect_cost = sum(item['amount'] for item in st.session_state.cost_analysis if item['category'] == 'تكاليف غير مباشرة')
-        total_profit = sum(item['amount'] for item in st.session_state.cost_analysis if item['category'] == 'أرباح')
-        total_cost = total_direct_cost + total_indirect_cost
-        total_price = total_cost + total_profit
-        
-        # إنشاء جدول ملخص
-        summary_data = {
-            'البند': ['التكاليف المباشرة', 'التكاليف غير المباشرة', 'إجمالي التكاليف', 'هامش الربح', 'السعر الإجمالي'],
-            'المبلغ (ريال)': [total_direct_cost, total_indirect_cost, total_cost, total_profit, total_price],
-            'النسبة (%)': [
-                (total_direct_cost / total_price) * 100,
-                (total_indirect_cost / total_price) * 100,
-                (total_cost / total_price) * 100,
-                (total_profit / total_price) * 100,
-                100.0
-            ]
-        }
-        
-        summary_df = pd.DataFrame(summary_data)
-        st.dataframe(summary_df, use_container_width=True, hide_index=True)
-        
-        # عرض توزيع التكاليف
-        st.markdown("#### توزيع التكاليف")
-        
-        # إنشاء DataFrame للرسم البياني
-        cost_distribution_df = pd.DataFrame({
-            'البند': ['التكاليف المباشرة', 'التكاليف غير المباشرة', 'هامش الربح'],
-            'المبلغ': [total_direct_cost, total_indirect_cost, total_profit]
-        })
-        
-        fig = px.pie(
-            cost_distribution_df,
-            values='المبلغ',
-            names='البند',
-            title='توزيع التكاليف والأرباح',
-            color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Set3
-        )
-        
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        
-        # عرض ملخص السيناريو النشط
-        st.markdown("#### السيناريو النشط")
-        
-        active_scenario = next((item for item in st.session_state.price_scenarios if item['is_active']), None)
-        if active_scenario:
-            st.markdown(f"**اسم السيناريو:** {active_scenario['name']}")
-            st.markdown(f"**الوصف:** {active_scenario['description']}")
-            st.markdown(f"**إجمالي التكلفة:** {active_scenario['total_cost']:,.2f} ريال")
-            st.markdown(f"**هامش الربح:** {active_scenario['profit_margin']:.1f}%")
-            st.markdown(f"**السعر الإجمالي:** {active_scenario['total_price']:,.2f} ريال")
-        
-        # عرض توصيات التسعير
-        st.markdown("#### توصيات التسعير")
         
-        st.markdown("- مراجعة هيكل التكاليف بشكل دوري للحفاظ على القدرة التنافسية.")
-        st.markdown("- التأكيد على جودة الخدمات في العروض التسويقية.")
-        st.markdown("- التأكيد على نسبة المحتوى المحلي العالية في العروض.")
-        st.markdown("- مراقبة أسعار المنافسين وتعديل الاستراتيجية التسعيرية عند الحاجة.")
-        st.markdown("- تحليل نقاط القوة والضعف بشكل مستمر لتحسين العروض المستقبلية.")
+        if st.button("إضافة البند", key="add_boq_item"):
+            if new_code and ne
+(Content truncated due to size limit. Use line ranges to read in chunks)