مشروع تطوير نظام ذكاء إصطناعى لمراجعة المشاريع والتسعير

Business Requirements Document (BRD)

مشروع تطوير نظام ذكاء اصطناعى لمراجعة المشاريع والتسعير

شركة المجموعة الدولية للمشاريع الصناعية

1. مقدمة

تعمل شركة المجموعة الدولية للمشاريع الصناعية فى تصميم وتصنيع وتركيب مظلات السيارات والهياكل المعدنية فى دولة الكويت.

تعتمد الشركة حالياً على مراجعة المدير التنفيذى للعديد من المستندات الخاصة بالمشاريع الجديدة، بما فى ذلك:

المخططات الهندسية

جداول الكميات (BOQ)

المواصفات العامة والخاصة

ملفات التسعير Excel

عروض الأسعار Word

ونظراً للوقت الكبير المستهلك فى عمليات المراجعة والتدقيق، ترغب الشركة فى تطوير نظام ذكاء اصطناعى يساعد فى تحليل المشاريع ومراجعة التسعير وإعداد التقارير التنفيذية.

2. أهداف المشروع

يهدف النظام إلى:

تقليل وقت مراجعة المشاريع بنسبة لا تقل عن 60%.

تقليل الأخطاء البشرية فى التسعير.

تحسين جودة عروض الأسعار.

توحيد أسلوب مراجعة المشاريع.

الاحتفاظ بالخبرة الفنية للشركة داخل النظام.

بناء أساس يمكن تطويره مستقبلاً إلى نظام Multi-Agent كامل.

3. نطاق العمل – المرحلة الأولى (MVP)

الملفات التى يستقبلها النظام

PDF Drawings

AutoCAD Drawings (اختيارى فى المرحلة الأولى)

BOQ

Excel Pricing Sheets

Word Quotations

Specifications

تحليل المستندات

يقوم النظام بقراءة وتحليل:

المخططات

واستخراج:

الأبعاد الرئيسية

المساحات

أطوال العناصر المعدنية

عدد الوحدات

المواصفات

واستخراج:

نوع المواد المطلوبة

سماكات الحديد

أنواع الدهانات

أنواع التغطيات

جداول الكميات

واستخراج:

البنود الرئيسية

البنود المفقودة

البنود المكررة

4. مراجعة التسعير

يقوم النظام بتحليل ملف Excel المقدم من المكتب الفنى.

ويجب أن يكون قادراً على:

مراجعة أسعار المواد.

مراجعة تكاليف التصنيع.

مراجعة العمالة.

مراجعة التركيب.

مراجعة النقل.

مراجعة المصروفات غير المباشرة.

مراجعة هامش الربح.

5. اكتشاف الأخطاء

يجب أن يكون النظام قادراً على اكتشاف:

نقص مواد.

بنود غير مسعرة.

كميات غير منطقية.

اختلافات بين BOQ والتسعير.

اختلافات بين المخطط والعرض الفنى.

تكرار البنود.

6. التقرير التنفيذى

بعد انتهاء التحليل يقوم النظام بإصدار تقرير يحتوى على:

ملخص المشروع

اسم المشروع

العميل

قيمة العرض

ملخص التسعير

التكلفة الإجمالية

سعر البيع

نسبة الربحية

الملاحظات الفنية

البنود الناقصة

البنود الحرجة

التعارضات

توصيات النظام

مثال:

يوصى برفع السعر بنسبة 5%.

يوجد بند تصريف مياه غير مسعر.

هامش الربح منخفض مقارنة بمشاريع مشابهة.

7. قاعدة المعرفة

يجب تصميم النظام بحيث يسمح مستقبلاً بإضافة قاعدة بيانات للمشاريع السابقة تشمل:

المخططات

BOQ

عروض الأسعار

ملفات التسعير

نتائج التنفيذ

وذلك لاستخدامها فى المقارنات المستقبلية.

8. واجهة المستخدم

واجهة بسيطة تشمل:

صفحة رفع الملفات

رفع:

PDF

Excel

Word

صفحة النتائج

عرض:

الملخص التنفيذى

الأخطاء المكتشفة

التوصيات

صفحة المشاريع

عرض جميع المشاريع السابقة التى تمت مراجعتها.

9. التقنيات المقترحة

يفضل استخدام:

Backend:

Python

FastAPI

AI:

OpenAI API

Claude API (اختيارى)

Database:

PostgreSQL

Frontend:

React

Document Processing:

OCR

PDF Parsing

Excel Processing:

Pandas

OpenPyXL

10. المرحلة الثانية (Future Scope)

بعد نجاح المرحلة الأولى يتم تطوير:

Head AI Agent

مدير افتراضى للمشروع.

Quantity Survey Agent

متخصص فى الحصر.

Pricing Agent

متخصص فى التسعير.

Drawing Review Agent

متخصص فى مراجعة المخططات.

Proposal Agent

إعداد عروض الأسعار تلقائياً.

Historical Intelligence Agent

تحليل المشاريع السابقة والتعلم منها.

11. معايير النجاح

يعتبر المشروع ناجحاً إذا تمكن من:

تحليل ملفات المشروع تلقائياً.

مراجعة التسعير بدقة مناسبة.

اكتشاف الأخطاء الرئيسية.

إصدار تقرير تنفيذى واضح.

تقليل وقت المراجعة بنسبة لا تقل عن 60%.

12. المخرجات المطلوبة من المطور

Source Code كامل.

قاعدة البيانات.

دليل استخدام.

دليل تثبيت.

تدريب المستخدمين.

تسليم النظام على خادم الشركة أو سحابة يتم الاتفاق عليها.