| # تحليل نظام Wahbi-AI: نظام دراسة المناقصات والتسعير وتحليل البيانات | |
| ## مقدمة | |
| نظام Wahbi-AI هو منصة متكاملة لتحليل المناقصات والعقود مع التركيز على سلاسل الإمداد والمحتوى المحلي، تم تطويره بواسطة فريق EGYADMIN. يستخدم النظام تقنيات الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية لاستخراج المعلومات المهمة من وثائق المناقصات وتقديم تحليلات وتوصيات قيمة للمستخدمين. | |
| يهدف هذا التقرير إلى تقديم شرح تفصيلي لنظام Wahbi-AI، بما في ذلك واجهة المستخدم، الوظائف الرئيسية، المكونات التقنية، وكيفية عمل النظام. | |
| ## واجهة المستخدم | |
| تتميز واجهة مستخدم نظام Wahbi-AI بتصميم عربي سهل الاستخدام يتكون من عدة أقسام رئيسية: | |
| ### لوحة المعلومات (Dashboard) | |
| تعرض لوحة المعلومات الرئيسية نظرة عامة على حالة المناقصات والمشاريع: | |
| 1. **إحصائيات رئيسية**: | |
| - المناقصات المقدمة: 24 مناقصة (بزيادة 5+ عن الفترة السابقة) | |
| - المناقصات النشطة: 12 مناقصة (بزيادة 3+ عن الفترة السابقة) | |
| - المشاريع قيد التنفيذ: 8 مشاريع (بزيادة 1+ عن الفترة السابقة) | |
| 2. **الإشعارات الأخيرة**: | |
| - تعرض آخر التحديثات المتعلقة بالمناقصات مثل مواعيد تقديم المناقصات، تحديثات المستندات، واجتماعات مراجعة التسعير | |
| - تتضمن كل إشعار تفاصيل مثل التاريخ والأولوية وزر "عرض" للاطلاع على المزيد من التفاصيل | |
| ### القائمة الجانبية | |
| تحتوي القائمة الجانبية على روابط للوصول إلى مختلف وحدات النظام: | |
| 1. **لوحة المعلومات**: الصفحة الرئيسية للنظام | |
| 2. **المساعد الذكي**: واجهة للتفاعل مع نماذج الذكاء الاصطناعي | |
| 3. **إدارة المشاريع**: إدارة المشاريع الجارية والمكتملة | |
| 4. **نظام التسعير**: أدوات لتقدير تكاليف المشاريع | |
| 5. **الجدول الزمني**: إدارة المواعيد والجداول الزمنية للمشاريع | |
| 6. **المناقصات والعقود**: إدارة وثائق المناقصات والعقود | |
| 7. **تحليل المستندات**: استخراج وتحليل المعلومات من المستندات | |
| 8. **الموارد والتكاليف**: إدارة الموارد وتحليل التكاليف | |
| 9. **تحليل المخاطر**: تحديد وتقييم المخاطر المحتملة | |
| 10. **الخرائط والمواقع**: عرض المواقع الجغرافية للمشاريع | |
| 11. **الإشعارات**: إدارة الإشعارات والتنبيهات | |
| 12. **مقارنة المستندات**: مقارنة نسخ مختلفة من المستندات | |
| 13. **الترجمة**: ترجمة المستندات والنصوص | |
| 14. **تحليل البيانات**: أدوات متقدمة لتحليل البيانات | |
| 15. **الإعدادات**: إعدادات النظام | |
| ## الوظائف الرئيسية | |
| يقدم نظام Wahbi-AI مجموعة شاملة من الوظائف المتخصصة في مجال تحليل المناقصات: | |
| ### 1. تحليل المناقصات | |
| - استخراج المتطلبات والشروط الرئيسية من وثائق المناقصة | |
| - تحليل المتطلبات المستخرجة من المستندات وتقييم مدى اكتمالها ووضوحها | |
| - تصنيف بنود المناقصة وتحديد الأولويات | |
| ### 2. تحليل التكاليف والمخاطر | |
| - تحليل التكاليف وتقدير الميزانيات المطلوبة للمشاريع | |
| - تحديد المخاطر المحتملة في المشاريع | |
| - اقتراح استراتيجيات للتخفيف من المخاطر المحددة | |
| ### 3. تحليل المحتوى المحلي | |
| - حساب نسبة المحتوى المحلي في المشاريع | |
| - تقديم توصيات لتحسين نسبة المحتوى المحلي | |
| - تحليل تأثير المحتوى المحلي على التكلفة والجودة | |
| ### 4. تحليل سلاسل الإمداد | |
| - تحليل سلاسل الإمداد للمشاريع | |
| - تحديد الموردين المحتملين وتقييم قدراتهم | |
| - تقييم المخاطر المرتبطة بسلاسل الإمداد | |
| ### 5. تحليل الجدول الزمني | |
| - تحليل الجداول الزمنية للمشاريع | |
| - تحديد المسار الحرج في خطط المشاريع | |
| - اقتراح تحسينات على الجداول الزمنية | |
| ### 6. معالجة المستندات | |
| - استخراج المعلومات المهمة من المستندات المختلفة (PDF, DOCX, XLSX, CSV, TXT) | |
| - تحليل محتوى المستندات باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية | |
| - تنظيم وتصنيف المعلومات المستخرجة | |
| ### 7. الذكاء الاصطناعي المتقدم | |
| - استخدام نماذج اللغة الكبيرة ونماذج التعلم العميق للتحليل المتقدم | |
| - توفير مساعد ذكي للإجابة على الاستفسارات المتعلقة بالمناقصات | |
| - تحليل الاتجاهات والأنماط في بيانات المناقصات | |
| ### 8. التكامل مع المنصات الخارجية | |
| - التكامل مع منصة المنافسات الحكومية (Munafasat) | |
| - التكامل مع منصة اعتماد (Etimad) | |
| - التكامل مع منصة بلدي (Balady) | |
| ## المكونات التقنية | |
| يعتمد نظام Wahbi-AI على مجموعة متنوعة من التقنيات والمكتبات: | |
| ### 1. لغات البرمجة والأطر | |
| - **Python 3.9+**: اللغة الأساسية للتطوير | |
| - **Streamlit**: إطار عمل لبناء واجهات المستخدم التفاعلية | |
| ### 2. مكتبات تحليل البيانات | |
| - **Pandas**: لمعالجة وتحليل البيانات الهيكلية | |
| - **NumPy**: للعمليات الحسابية المتقدمة | |
| - **Matplotlib & Plotly**: لإنشاء الرسوم البيانية والتصورات | |
| - **Seaborn**: لتصور البيانات الإحصائية | |
| ### 3. مكتبات الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة | |
| - **Anthropic Claude API**: لنماذج اللغة الكبيرة والتحليل المتقدم | |
| - **NLTK**: لمعالجة اللغة الطبيعية | |
| - **Transformers & Sentence-Transformers**: لنماذج التعلم العميق للغة | |
| ### 4. مكتبات معالجة المستندات | |
| - **PyPDF2**: لقراءة وتحليل ملفات PDF | |
| - **PyMuPDF**: لمعالجة متقدمة لملفات PDF | |
| - **python-docx**: لمعالجة مستندات Word | |
| - **textract**: لاستخراج النصوص من مختلف أنواع الملفات | |
| ### 5. هيكل المشروع | |
| نظام Wahbi-AI منظم في عدة وحدات رئيسية: | |
| - **analysis/**: تحتوي على وحدات تحليل المناقصات والتكاليف والمخاطر | |
| - **config/**: ملفات الإعدادات والتكوين | |
| - **images/**: الصور والأيقونات المستخدمة في الواجهة | |
| - **models/**: نماذج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي | |
| - **modules/**: الوحدات الوظيفية الأساسية للنظام | |
| - **supply_chain/**: وحدات تحليل سلاسل الإمداد | |
| - **tests/**: اختبارات الوحدات والتكامل | |
| - **utils/**: أدوات وخدمات مساعدة | |
| - **web/**: مكونات واجهة المستخدم | |
| ## كيفية عمل النظام | |
| ### 1. معالجة المستندات واستخراج البيانات | |
| عندما يقوم المستخدم بتحميل مستند مناقصة (مثل ملف PDF)، يقوم النظام بما يلي: | |
| 1. استخراج النص من المستند باستخدام مكتبات مثل PyPDF2 أو textract | |
| 2. تحليل النص باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية لتحديد الأقسام المهمة | |
| 3. استخراج المعلومات الرئيسية مثل المتطلبات، الشروط، المواعيد، والميزانيات | |
| 4. تنظيم المعلومات المستخرجة في هيكل منظم للتحليل اللاحق | |
| ### 2. تحليل المتطلبات والتكاليف | |
| بعد استخراج البيانات، يقوم النظام بتحليل متطلبات المناقصة: | |
| 1. تصنيف المتطلبات إلى فئات (فنية، إدارية، مالية، إلخ) | |
| 2. تقييم مدى وضوح واكتمال كل متطلب | |
| 3. تقدير التكاليف المرتبطة بكل متطلب | |
| 4. تحديد المخاطر المحتملة وتقييم تأثيرها | |
| ### 3. تحليل المحتوى المحلي وسلاسل الإمداد | |
| يقوم النظام بتحليل جوانب المحتوى المحلي وسلاسل الإمداد: | |
| 1. تحديد المكونات والخدمات التي يمكن توفيرها محلياً | |
| 2. حساب نسبة المحتوى المحلي المتوقعة | |
| 3. تحديد الموردين المحتملين للمكونات والخدمات | |
| 4. تقييم المخاطر المرتبطة بسلاسل الإمداد | |
| ### 4. تحليل الجدول الزمني | |
| يقوم النظام بتحليل الجداول الزمنية للمشروع: | |
| 1. تحديد المراحل الرئيسية والمهام الفرعية | |
| 2. تحديد المسار الحرج في خطة المشروع | |
| 3. تحليل المخاطر المرتبطة بالجدول الزمني | |
| 4. اقتراح تعديلات لتحسين كفاءة الجدول الزمني | |
| ### 5. دعم اتخاذ القرار باستخدام الذكاء الاصطناعي | |
| يستخدم النظام نماذج الذكاء الاصطناعي لدعم اتخاذ القرار: | |
| 1. تحليل البيانات التاريخية للمناقصات السابقة | |
| 2. تقديم توصيات بناءً على تحليل البيانات | |
| 3. الإجابة على استفسارات المستخدمين من خلال المساعد الذكي | |
| 4. توليد تقارير وملخصات آلية للمناقصات | |
| ## المزايا والفوائد | |
| يقدم نظام Wahbi-AI العديد من المزايا للمستخدمين: | |
| 1. **تحسين كفاءة العمل**: أتمتة عمليات تحليل المناقصات وتوفير الوقت والجهد | |
| 2. **تقليل المخاطر**: تحديد المخاطر المحتملة في مرحلة مبكرة واقتراح استراتيجيات للتخفيف منها | |
| 3. **تحسين جودة العروض**: تحليل شامل لمتطلبات المناقصة وتقديم عروض أكثر تنافسية | |
| 4. **دعم اتخاذ القرار**: توفير بيانات وتحليلات دقيقة لدعم عملية اتخاذ القرار | |
| 5. **تعزيز المحتوى المحلي**: تحليل وتحسين نسبة المحتوى المحلي في المشاريع | |
| 6. **التكامل مع المنصات الحكومية**: التكامل السلس مع منصات المنافسات والخدمات الحكومية | |
| ## الخلاصة | |
| نظام Wahbi-AI هو منصة متكاملة ومتطورة لتحليل المناقصات والعقود، يجمع بين تقنيات الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية وتحليل البيانات لتقديم حلول شاملة لإدارة المناقصات. يساعد النظام المؤسسات على تحسين كفاءة عملياتها، وتقليل المخاطر، وتقديم عروض أكثر تنافسية، مع التركيز على تعزيز المحتوى المحلي وتحسين سلاسل الإمداد. | |
| من خلال واجهة مستخدم سهلة الاستخدام ومجموعة متنوعة من الوظائف المتخصصة، يوفر نظام Wahbi-AI أداة قيمة للشركات والمؤسسات التي تتعامل مع المناقصات والمشاريع الكبيرة، خاصة في القطاعات الحكومية والبنية التحتية. | |
| --- | |