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@@ -0,0 +1,479 @@
+"""
+app.py — Dashboard SLA (conversão do dash.R para Python + Gradio)
+=================================================================
+Reproduz a tabela da imagem:
+  TIPOS × SLA [dias] × Faixas de % SLA  ×  TOTAL
+para os contextos: Em Curso | Licenciamento | Finalizado | Global
+
+Lógica fiel ao R (dash.R):
+  prev    = DATA_ADJ_CLIENTE + TEMPO_EXECUCAO
+  atual   = hoje - prev
+  difdias = TEMPO_EXECUCAO - atual
+  % SLA   = TEMPO_EXECUCAO / SLA_FIXO * 100
+"""
+
+import os
+import io
+import pandas as pd
+import numpy as np
+import gradio as gr
+
+# ── Paths ──────────────────────────────────────────────────────────────────────
+BASE = os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..', 'upload')
+BASE = os.path.abspath(BASE)
+
+# ── SLA fixo por TIPO (tabela da imagem) ──────────────────────────────────────
+SLA_MAP = {
+    'ART 2 3'      : 30,
+    'RAMI'         : 30,
+    'CUIVRE'       : 30,
+    'R?COLEMENTS'  : 0,
+    'PAR'          : 10,
+    'FIBRE'        : 30,
+    'RACCO'        : 30,
+    'IMMO'         : 30,
+    'DESSAT'       : 10,
+    'DISSIM - POI1': 30,
+    'DISSIM - POI2': 15,
+    'DISSIM - POI3': 15,
+    'DISSIM'       : 30,
+}
+
+TIPO_ORDER = [
+    'ART 2 3', 'RAMI', 'CUIVRE', 'R?COLEMENTS', 'PAR', 'FIBRE',
+    'RACCO', 'IMMO', 'DESSAT', 'DISSIM - POI1', 'DISSIM - POI2',
+    'DISSIM - POI3', 'DISSIM'
+]
+
+TIPO_LABEL = {
+    'ART 2 3'      : 'ART 2 3',
+    'RAMI'         : 'RAMI',
+    'CUIVRE'       : 'CUIVRE',
+    'R?COLEMENTS'  : 'RÉCOLEMENTS',
+    'PAR'          : 'PAR',
+    'FIBRE'        : 'FIBRE',
+    'RACCO'        : 'RACCO',
+    'IMMO'         : 'IMMO',
+    'DESSAT'       : 'DESSAT',
+    'DISSIM - POI1': 'DISSIM - POI1',
+    'DISSIM - POI2': 'DISSIM - POI2',
+    'DISSIM - POI3': 'DISSIM - POI3',
+    'DISSIM'       : 'DISSIM',
+}
+
+FAIXAS = ['< 50 %', '50 % < X ≤ 75 %', '75 % < X ≤ 100 %', '> 100 %']
+
+# Cores das faixas (para HTML)
+FAIXA_CORES = {
+    '< 50 %'           : '#d4edda',   # verde claro
+    '50 % < X ≤ 75 %'  : '#fff3cd',   # amarelo claro
+    '75 % < X ≤ 100 %' : '#ffe0b2',   # laranja claro
+    '> 100 %'          : '#f8d7da',   # vermelho claro
+    'N/A'              : '#f0f0f0',
+}
+
+FAIXA_CORES_TEXTO = {
+    '< 50 %'           : '#155724',
+    '50 % < X ≤ 75 %'  : '#856404',
+    '75 % < X ≤ 100 %' : '#e65100',
+    '> 100 %'          : '#721c24',
+    'N/A'              : '#666666',
+}
+
+# ── Leitura dos CSVs de categoria ─────────────────────────────────────────────
+def ler_status_csv(path):
+    for enc in ('utf-8', 'latin-1', 'cp1252'):
+        try:
+            result = []
+            with open(path, encoding=enc) as f:
+                for line in f:
+                    line = line.strip()
+                    if not line:
+                        continue
+                    parts = line.split(',')
+                    if len(parts) >= 3:
+                        result.append(parts[2].strip())
+                    elif len(parts) == 2:
+                        result.append(parts[1].strip())
+            return [s for s in result if s]
+        except UnicodeDecodeError:
+            continue
+    return []
+
+EM_CURSO_STATUS      = set(ler_status_csv(os.path.join(BASE, 'emcurso.csv')))
+FINALIZADO_STATUS    = set(ler_status_csv(os.path.join(BASE, 'finalizado.csv')))
+LICENCIAMENTO_STATUS = set(ler_status_csv(os.path.join(BASE, 'licenciamento.csv')))
+
+STATUS_EXTRA_MAP = {
+    '02.1 PROJETO POR ADJUDICAR'   : 'EM CURSO',
+    '02.10 PRE VALIDA??O PROJETO'  : 'EM CURSO',
+    '02.2 PROJETO EM CURSO'        : 'EM CURSO',
+    '02.3 PROJETO PENDENTE CLIENTE': 'EM CURSO',
+    '02.4 AGUARDA DEVIS'           : 'LICENCIAMENTO',
+    '02.6 AGUARDA PMV+DT'          : 'LICENCIAMENTO',
+    '04 VALIDA??O ORANGE'          : 'EM CURSO',
+    '05 PROJETO VALIDADO'          : 'FINALIZADO',
+    '06 TRABALHOS EM CURSO'        : 'EM CURSO',
+    '10 CANCELADO'                 : 'FINALIZADO',
+    '11 FATURADO'                  : 'FINALIZADO',
+    '8.3 AGUARDA RT'               : 'FINALIZADO',
+}
+
+def get_categoria(status: str) -> str:
+    s = str(status).strip()
+    if s in FINALIZADO_STATUS:    return 'FINALIZADO'
+    if s in LICENCIAMENTO_STATUS: return 'LICENCIAMENTO'
+    if s in EM_CURSO_STATUS:      return 'EM CURSO'
+    return STATUS_EXTRA_MAP.get(s, 'GLOBAL')
+
+def calcular_faixa(pct):
+    if pd.isna(pct): return 'N/A'
+    if pct < 50:     return '< 50 %'
+    elif pct <= 75:  return '50 % < X ≤ 75 %'
+    elif pct <= 100: return '75 % < X ≤ 100 %'
+    else:            return '> 100 %'
+
+# ── Carregar e processar dados (lógica do dash.R) ─────────────────────────────
+def carregar_dados(caminho_csv: str) -> pd.DataFrame:
+    df_raw = pd.read_csv(caminho_csv, sep=';', encoding='utf-8', on_bad_lines='skip')
+    df_raw.rename(columns={df_raw.columns[9]: 'TEMPO_EXECUCAO'}, inplace=True)
+
+    dftipoadj = df_raw[[
+        'SUB-CIP', 'PROJETO', 'TIPO', 'RB STATUS',
+        'TEMPO_EXECUCAO', 'DATA_ADJ_CLIENTE'
+    ]].copy()
+
+    dd = dftipoadj[dftipoadj['TIPO'].isin(list(SLA_MAP.keys()))].copy()
+    dd = dd.sort_values('DATA_ADJ_CLIENTE').reset_index(drop=True)
+
+    dd['DATA_ADJ_CLIENTE'] = pd.to_datetime(
+        dd['DATA_ADJ_CLIENTE'], format='%d/%m/%Y', errors='coerce'
+    )
+    dd['TEMPO_EXECUCAO'] = pd.to_numeric(
+        dd['TEMPO_EXECUCAO'].astype(str).str.strip(), errors='coerce'
+    )
+
+    hoje = pd.Timestamp.today().normalize()
+    dd['DATA_PREVISTA'] = dd['DATA_ADJ_CLIENTE'] + pd.to_timedelta(dd['TEMPO_EXECUCAO'], unit='D')
+    dd['ATUAL']   = (hoje - dd['DATA_PREVISTA']).dt.days
+    dd['DIFDIAS'] = dd['TEMPO_EXECUCAO'] - dd['ATUAL']
+
+    dd['SLA_FIXO']   = dd['TIPO'].map(SLA_MAP)
+    dd['TIPO_LABEL'] = dd['TIPO'].map(TIPO_LABEL).fillna(dd['TIPO'])
+    dd['CATEGORIA']  = dd['RB STATUS'].apply(get_categoria)
+
+    dd['PCT_SLA'] = np.where(
+        (dd['SLA_FIXO'] > 0) & (dd['TEMPO_EXECUCAO'] >= 0),
+        (dd['TEMPO_EXECUCAO'] / dd['SLA_FIXO'] * 100).round(1),
+        np.nan
+    )
+    dd['FAIXA_SLA'] = dd['PCT_SLA'].apply(calcular_faixa)
+    return dd
+
+# Carregar dados na inicialização
+CSV_PATH = os.path.join(BASE, 'tarefasss_datas_corrigidas_final.csv')
+DF_GLOBAL = carregar_dados(CSV_PATH)
+
+# ── Construir tabela pivot para uma categoria ──────────────────────────────────
+def build_pivot(df: pd.DataFrame, categoria: str) -> pd.DataFrame:
+    if categoria == 'GLOBAL':
+        sub = df.copy()
+    else:
+        sub = df[df['CATEGORIA'] == categoria].copy()
+
+    rows = []
+    for tipo in TIPO_ORDER:
+        sub_t = sub[sub['TIPO'] == tipo]
+        row = {
+            'TIPOS'                   : TIPO_LABEL.get(tipo, tipo),
+            'SLA [dias]'              : SLA_MAP.get(tipo, 0),
+            '< 50 % [uni]'            : int((sub_t['FAIXA_SLA'] == '< 50 %').sum()),
+            '50 % < X ≤ 75 % [uni]'  : int((sub_t['FAIXA_SLA'] == '50 % < X ≤ 75 %').sum()),
+            '75 % < X ≤ 100 % [uni]' : int((sub_t['FAIXA_SLA'] == '75 % < X ≤ 100 %').sum()),
+            '> 100 % [uni]'           : int((sub_t['FAIXA_SLA'] == '> 100 %').sum()),
+            'TOTAL'                   : len(sub_t),
+        }
+        rows.append(row)
+
+    return pd.DataFrame(rows)
+
+# ── Renderizar tabela HTML com cores ──────────────────────────────────────────
+def render_html_table(pivot: pd.DataFrame, categoria: str) -> str:
+    cat_cores = {
+        'EM CURSO'     : '#1565C0',
+        'LICENCIAMENTO': '#6A1B9A',
+        'FINALIZADO'   : '#2E7D32',
+        'GLOBAL'       : '#37474F',
+    }
+    cor_header = cat_cores.get(categoria, '#37474F')
+
+    html = f"""
+    <style>
+      .sla-table {{
+        border-collapse: collapse;
+        width: 100%;
+        font-family: 'Segoe UI', Arial, sans-serif;
+        font-size: 13px;
+        box-shadow: 0 2px 8px rgba(0,0,0,0.12);
+        border-radius: 8px;
+        overflow: hidden;
+      }}
+      .sla-table th {{
+        background-color: {cor_header};
+        color: white;
+        padding: 10px 14px;
+        text-align: center;
+        font-weight: 600;
+        letter-spacing: 0.3px;
+        border: 1px solid rgba(255,255,255,0.2);
+      }}
+      .sla-table th.col-tipo {{
+        text-align: left;
+        min-width: 140px;
+      }}
+      .sla-table td {{
+        padding: 8px 14px;
+        border: 1px solid #e0e0e0;
+        text-align: center;
+        vertical-align: middle;
+      }}
+      .sla-table td.col-tipo {{
+        text-align: left;
+        font-weight: 500;
+        color: #212121;
+        background-color: #fafafa;
+        border-left: 3px solid {cor_header};
+      }}
+      .sla-table td.col-sla {{
+        color: #555;
+        font-style: italic;
+      }}
+      .sla-table td.col-total {{
+        font-weight: 700;
+        background-color: #eceff1;
+        color: #212121;
+      }}
+      .sla-table tr:hover td {{
+        filter: brightness(0.96);
+      }}
+      .badge {{
+        display: inline-block;
+        padding: 2px 10px;
+        border-radius: 12px;
+        font-weight: 600;
+        font-size: 12px;
+        min-width: 28px;
+      }}
+      .badge-zero {{
+        color: #9e9e9e;
+        background: transparent;
+        font-weight: 400;
+      }}
+    </style>
+    <table class="sla-table">
+      <thead>
+        <tr>
+          <th class="col-tipo">TIPOS</th>
+          <th>SLA [dias]</th>
+          <th style="background-color:#1b5e20cc">&#60; 50 %<br><small>[uni]</small></th>
+          <th style="background-color:#f57f1799">50 % &#60; X &#8804; 75 %<br><small>[uni]</small></th>
+          <th style="background-color:#e65100cc">75 % &#60; X &#8804; 100 %<br><small>[uni]</small></th>
+          <th style="background-color:#b71c1ccc">&#62; 100 %<br><small>[uni]</small></th>
+          <th>TOTAL</th>
+        </tr>
+      </thead>
+      <tbody>
+    """
+
+    faixa_cols = [
+        ('< 50 % [uni]',           '#d4edda', '#155724'),
+        ('50 % < X ≤ 75 % [uni]',  '#fff3cd', '#856404'),
+        ('75 % < X ≤ 100 % [uni]', '#ffe0b2', '#e65100'),
+        ('> 100 % [uni]',          '#f8d7da', '#721c24'),
+    ]
+
+    for _, row in pivot.iterrows():
+        sla = row['SLA [dias]']
+        sla_str = str(int(sla)) if sla > 0 else '—'
+        html += f'<tr><td class="col-tipo">{row["TIPOS"]}</td>'
+        html += f'<td class="col-sla">{sla_str}</td>'
+
+        for col, bg, fg in faixa_cols:
+            val = int(row[col])
+            if val == 0:
+                html += f'<td><span class="badge badge-zero">—</span></td>'
+            else:
+                html += (f'<td><span class="badge" '
+                         f'style="background:{bg};color:{fg}">{val}</span></td>')
+
+        total = int(row['TOTAL'])
+        html += f'<td class="col-total">{total}</td></tr>'
+
+    html += '</tbody></table>'
+    return html
+
+# ── Exportar para CSV ──────────────────────────────────────────────────────────
+def exportar_csv(categoria: str) -> str:
+    pivot = build_pivot(DF_GLOBAL, categoria)
+    path = f'/tmp/sla_{categoria.lower().replace(" ", "_")}.csv'
+    pivot.to_csv(path, index=False, encoding='utf-8-sig')
+    return path
+
+# ── Exportar Excel completo ────────────────────────────────────────────────────
+def exportar_excel() -> str:
+    path = '/tmp/modelo_sla_powerbi.xlsx'
+    with pd.ExcelWriter(path, engine='openpyxl') as writer:
+        for cat in ['EM CURSO', 'LICENCIAMENTO', 'FINALIZADO', 'GLOBAL']:
+            pivot = build_pivot(DF_GLOBAL, cat)
+            sheet = cat.replace(' ', '_')[:31]
+            pivot.to_excel(writer, sheet_name=sheet, index=False)
+
+        # Fact table
+        fact = DF_GLOBAL[[
+            'SUB-CIP', 'PROJETO', 'TIPO', 'TIPO_LABEL', 'RB STATUS', 'CATEGORIA',
+            'DATA_ADJ_CLIENTE', 'DATA_PREVISTA', 'TEMPO_EXECUCAO',
+            'ATUAL', 'DIFDIAS', 'SLA_FIXO', 'PCT_SLA', 'FAIXA_SLA'
+        ]].copy()
+        fact['DATA_ADJ_CLIENTE'] = fact['DATA_ADJ_CLIENTE'].dt.strftime('%d/%m/%Y')
+        fact['DATA_PREVISTA']    = fact['DATA_PREVISTA'].dt.strftime('%d/%m/%Y')
+        fact.to_excel(writer, sheet_name='Fact_Tarefas', index=False)
+
+        # Dimensões
+        dim_tipo = pd.DataFrame([
+            {'TIPO': t, 'TIPO_LABEL': TIPO_LABEL.get(t, t),
+             'SLA_DIAS': SLA_MAP.get(t, 0), 'ORDEM': i+1}
+            for i, t in enumerate(TIPO_ORDER)
+        ])
+        dim_tipo.to_excel(writer, sheet_name='Dim_Tipo', index=False)
+
+        all_status = sorted(DF_GLOBAL['RB STATUS'].dropna().unique())
+        dim_status = pd.DataFrame({
+            'RB_STATUS': all_status,
+            'CATEGORIA': [get_categoria(s) for s in all_status],
+        })
+        dim_status.to_excel(writer, sheet_name='Dim_Status', index=False)
+
+        dim_cat = pd.DataFrame({
+            'CATEGORIA': ['EM CURSO', 'LICENCIAMENTO', 'FINALIZADO', 'GLOBAL'],
+            'ORDEM'    : [1, 2, 3, 4],
+        })
+        dim_cat.to_excel(writer, sheet_name='Dim_Categoria', index=False)
+
+        dim_faixa = pd.DataFrame({
+            'FAIXA_SLA': ['< 50 %', '50 % < X ≤ 75 %', '75 % < X ≤ 100 %', '> 100 %'],
+            'ORDEM'    : [1, 2, 3, 4],
+            'COR_HEX'  : ['#2ECC71', '#F1C40F', '#E67E22', '#E74C3C'],
+        })
+        dim_faixa.to_excel(writer, sheet_name='Dim_Faixa_SLA', index=False)
+
+    return path
+
+# ── Estatísticas de resumo ─────────────────────────────────────────────────────
+def get_stats(categoria: str) -> dict:
+    if categoria == 'GLOBAL':
+        sub = DF_GLOBAL.copy()
+    else:
+        sub = DF_GLOBAL[DF_GLOBAL['CATEGORIA'] == categoria]
+
+    total   = len(sub)
+    validos = sub[sub['SLA_FIXO'] > 0]
+    dentro  = int((validos['FAIXA_SLA'].isin(['< 50 %', '50 % < X ≤ 75 %', '75 % < X ≤ 100 %'])).sum())
+    excedido = int((validos['FAIXA_SLA'] == '> 100 %').sum())
+    pct_ok  = round(dentro / len(validos) * 100, 1) if len(validos) > 0 else 0
+
+    return {
+        'total'   : total,
+        'dentro'  : dentro,
+        'excedido': excedido,
+        'pct_ok'  : pct_ok,
+    }
+
+# ── Interface Gradio ───────────────────────────────────────────────────────────
+CATEGORIAS = ['EM CURSO', 'LICENCIAMENTO', 'FINALIZADO', 'GLOBAL']
+
+CSS = """
+.gradio-container { max-width: 1200px !important; margin: 0 auto; }
+.stat-box { border-radius: 10px; padding: 16px 20px; text-align: center; }
+.tab-nav button { font-weight: 600 !important; font-size: 14px !important; }
+footer { display: none !important; }
+"""
+
+def atualizar_vista(categoria: str):
+    pivot = build_pivot(DF_GLOBAL, categoria)
+    tabela_html = render_html_table(pivot, categoria)
+    stats = get_stats(categoria)
+
+    md_stats = f"""
+| Indicador | Valor |
+|---|---|
+| **Total de tarefas** | {stats['total']} |
+| **Dentro do SLA** | {stats['dentro']} |
+| **SLA excedido (> 100 %)** | {stats['excedido']} |
+| **Taxa de cumprimento** | {stats['pct_ok']} % |
+"""
+    return tabela_html, md_stats
+
+with gr.Blocks(title="SLA") as demo:
+
+    gr.Markdown("""
+    # 📊 SLA — Acompanhamento de Tarefas
+    Tabela de controlo SLA por tipo de tarefa, com distribuição por faixas de percentagem.
+    Lógica baseada no script R `dash.R`: `prev = DATA_ADJ + TEMPO_EXEC` → `% SLA = TEMPO_EXEC / SLA_FIXO × 100`
+    """)
+
+    # Selector de categoria (radio buttons)
+    with gr.Row():
+        cat_selector = gr.Radio(
+            choices=CATEGORIAS,
+            value='EM CURSO',
+            label='Seleccionar Categoria',
+            interactive=True,
+        )
+
+    with gr.Row():
+        with gr.Column(scale=3):
+            tabela_out = gr.HTML(label='Tabela SLA')
+        with gr.Column(scale=1):
+            stats_out = gr.Markdown(label='Indicadores')
+
+    #with gr.Row():
+       # btn_csv  = gr.Button('⬇ Exportar CSV da categoria seleccionada', variant='secondary', size='sm')
+       # file_csv = gr.File(label='CSV')
+
+    # Carregar ao mudar categoria
+    cat_selector.change(
+        fn=atualizar_vista,
+        inputs=cat_selector,
+        outputs=[tabela_out, stats_out]
+    )
+
+    # Carregar inicial
+    demo.load(
+        fn=lambda: atualizar_vista('EM CURSO'),
+        outputs=[tabela_out, stats_out]
+    )
+
+    #btn_csv.click(
+    #    fn=lambda c: exportar_csv(c),
+    #    inputs=cat_selector,
+    #   outputs=file_csv
+    #)
+
+    #gr.Markdown("---")
+    #with gr.Row():
+    #    btn_excel = gr.Button("⬇ Exportar Excel completo (Power BI)", variant="primary")
+    #    file_excel = gr.File(label="Excel Power BI")
+
+    #btn_excel.click(fn=exportar_excel, outputs=file_excel)
+
+    gr.Markdown("""
+    ---
+    **Legenda das faixas SLA:**
+    🟢 `< 50 %` — Dentro do prazo &nbsp;|&nbsp;
+    🟡 `50 % < X ≤ 75 %` — Atenção &nbsp;|&nbsp;
+    🟠 `75 % < X ≤ 100 %` — Crítico &nbsp;|&nbsp;
+    🔴 `> 100 %` — SLA excedido
+    """)
+
+if __name__ == '__main__':
+    demo.launch(server_name='0.0.0.0', server_port=7861, share=False)

emcurso.csv

@@ -0,0 +1,13 @@
+EM CURSO,1,01.1 SURVEY EM AGENDAMENTO
+EM CURSO,1,01.2 SURVEY PENDENTE CLIENTE
+EM CURSO,1,01.3 SURVEY EM CURSO
+EM CURSO,1,02.1 PROJETO PENDENTE CLIENTE
+EM CURSO,1,02.2 PROJETO POR ADJUDICAR
+EM CURSO,1,02.3 PROJETO EM CURSO
+EM CURSO,1,03 POR INICIAR CQ
+EM CURSO,1,03.1 CQ EM CURSO
+EM CURSO,1,03.2 CQ TERMINADO
+EM CURSO,1,03.3 CQ SOGETREL
+EM CURSO,1,04 PRE VALIDA��O PROJETO
+EM CURSO,1,05 SUIVI PROJETO
+

finalizado.csv

@@ -0,0 +1,4 @@
+FINALIZADO,3,08 PROJETO VALIDADO
+FINALIZADO,6,11.5 CADASTRO VALIDADO
+FINALIZADO,6,13 FATURADO
+ 

global.csv

@@ -0,0 +1,36 @@
+GLOBAL,01 POR INICIAR SURVEY
+GLOBAL,01.1 SURVEY EM AGENDAMENTO
+GLOBAL,01.2 SURVEY PENDENTE CLIENTE
+GLOBAL,01.3 SURVEY EM CURSO
+GLOBAL,01.4 SURVEY CANCELADO
+GLOBAL,02 POR INICAR PROJETO
+GLOBAL,02.1 PROJETO PENDENTE CLIENTE
+GLOBAL,02.2 PROJETO POR ADJUDICAR
+GLOBAL,02.3 PROJETO EM CURSO
+GLOBAL,03 POR INICIAR CQ
+GLOBAL,03.1 CQ EM CURSO
+GLOBAL,03.2 CQ TERMINADO
+GLOBAL,03.3 CQ SOGETREL
+GLOBAL,04 PRE VALIDA��O PROJETO
+GLOBAL,05 SUIVI PROJETO
+GLOBAL,06 POR INICIAR LICENCIAMENTOS
+GLOBAL,06.1 LICENCIAMENTO POR ADJUDICAR
+GLOBAL,06.2 AGUARDA DEVIS
+GLOBAL,06.3 DEVIS OK
+GLOBAL,06.4 AGUARDA PMV+DT
+GLOBAL,06.5 PMV + DT OK
+GLOBAL,06.6 AGUARDA CRVT
+GLOBAL,06.7 CRVT OK
+GLOBAL,07 VALIDA��O ORANGE
+GLOBAL,08 PROJETO VALIDADO
+GLOBAL,09 TRABALHOS EM CURSO
+GLOBAL,10 TRABALHOS TERMINADOS
+GLOBAL,11  POR INICIAR CADASTRO
+GLOBAL,11.1 AGUARDA RT
+GLOBAL,11.2 CADASTRO POR ADJUDICAR
+GLOBAL,11.3 CADASTRO EM CURSO
+GLOBAL,11.4 CADASTRO TERMINADO
+GLOBAL,11.5 CADASTRO VALIDADO
+GLOBAL,12 CANCELADO
+GLOBAL,13 FATURADO
+GLOBAL,14 DOSSIER CONCLUIDO

licenciamento.csv

@@ -0,0 +1,8 @@
+
+EM CURSO,1,06.1 LICENCIAMENTO POR ADJUDICAR
+EM CURSO,1,06.2 AGUARDA DEVIS
+EM CURSO,1,06.3 DEVIS OK
+EM CURSO,1,06.4 AGUARDA PMV+DT
+EM CURSO,1,06.5 PMV + DT OK
+EM CURSO,1,06.6 AGUARDA CRVT
+EM CURSO,1,06.7 CRVT OK

requirements.txt

@@ -0,0 +1,3 @@
+pandas>=2.0.0
+numpy>=1.24.0
+gradio>=4.0.0