Все о реализации промышленной политики Тверской области, а также развитии технического и научного потенциала региона:
. Новости от регуляторов
. Информация о гос. поддержке проектов развития промпредприятий
. Пром. и научные новинки
. Компании и бренды.
Created
Between 1 March 2018 and 30 June 2021— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
2 measurements taken within a single day. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 491–493 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
8 Aug 2026, 04:20
492
no change
7 Aug 2026, 18:13
492
first reading
Engagement
12 posts held, back to 15 July 2026 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
25.0%
avg views ÷ 492 subscribers
Avg views / post
123
12 posts measured
Reaction rate
5.42%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
12
of 12 held
ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.
ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views— note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate.
What these figures were computed from
Window
Rolling 30 days · latest post in window 6 August 2026
Posts held
12 (15 July 2026 – 6 August 2026)
Views total
1,475
Reactions total
80
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
8 Aug 2026, 04:20 UTC
Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.
Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.
Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.
What this channel posts
Photos
≈2,640
Videos
≈66
Links
≈874
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 8 August 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. A count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints these counters in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈142,000 means somewhere between 141,500 and 142,499.
Video runtime
1m 04s
Average length
1m 04s
Measured directly from 1 video with a duration reading, out of the posts we hold for this channel — not this channel’s whole posting history, only the sample this register has actually read. An exact reading to the second, taken from the post itself rather than from Telegram’s own rounded chrome, so it carries no ≈ mark.
Reaction mix
80 reactions across 12 posts, in 4 distinct kinds. The most used accounts for 50.0% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
👍
40
50.0%
🔥
20
25.0%
👏
16
20.0%
❤
4
5.00%
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 12 of the 12 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 80reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 12 most recent posts we hold, published 15 July 2026 to 6 August 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
Объем финансовой поддержки промышленности Тверской области со стороны регионального ФРП превысил 6 млрд рублей
Одним из проектов, который помог достичь этой отметки, стала комплексная модернизация сушильного участка ООО «ЛПХ «Сияние». Деревообрабатывающему предприятию поселка Старая Торопа Западнодвинского округа на эти цели выделили 50 млн рублей по региональной программе «Проекты лесопереработки».
Всего Фондом бы…
Уважаемые партнеры!
🧮 Фонд развития промышленности Тверской области продолжает активно развивать функционал Биржи внутрирегиональной кооперации (b2b-69.ru).
📌 Рады сообщить, что теперь на платформе доступна выгрузка сводного отчета о компании, который включает актуальную юридическую информацию, правовой статус и ключевые финансово-экономические показатели в одном документе.
📌 Напомним, Биржа объединяет предприятия…
🔥 Коротко из жизни предприятий Тверской области
✅ В музее АО «ТВЗ» (Тверской вагоностроительный завод) представлен уникальный макет штабного вагона габарита Т фирменного поезда «Красная стрела». Его главная особенность – прозрачные стенки, благодаря которым можно рассмотреть интерьер с максимальной точностью. Отмечается, что вагон выглядит как точная уменьшенная копия.
✅ АО «Кимрская фабрика им. Горького», ведущий …
🧮 Фонд развития промышленности Тверской области запустил платформу по роботизации и автоматизации предприятий
➡️ На сайте Фонда развития промышленности Тверской области начал работу специализированный раздел «Роботизация и автоматизация предприятий». Платформа разработана в целях реализации задач национального проекта «Средства производства и автоматизации» и призвана стать для промышленных предприятий региона «един…
🔥Господдержка в действии!
📌 Один из молочных комбинатов Тверской области вошел в число победителей конкурса Минпромторга РФ.
📌 Победа в отборе дает обрабатывающим предприятиям право на получение субсидий для внедрения робототехнических комплексов, а также сортировочного и логистического оборудования.
🧮 Отдел специальных проектов Фонда развития промышленности Тверской области оказал предприятию экспертную поддержку…
➡️ Пять тверских компаний приняли участие в новом тренинге по бережливому производству — «Штепсельный цех. Эффективность бизнес-процессов»
📌 Программа ориентирована на предприятия, которые не соответствуют критериям отбора для участия в нацпроекте «Производительность труда», но заинтересованы во внедрении бережливых технологий.
📌 Тренинг длится четыре часа и имитирует работу реального цеха по сборке штепсельных вил…
🔥 Промышленные предприятия Тверской области могут возместить до 50% затрат, связанных с внедрением на производствах отечественных IT решений
В числе таких решений:
✅ встроенное программное обеспечение;
✅ системное программное обеспечение;
✅ средства обеспечения информационной безопасности;
✅ промышленное программное обеспечение;
✅ средства управления процессами организации;
✅ средства обработки и визуализации масси…
📌 Федеральный центр компетенций запустил обновленную ИТ-платформу производительность.рф
Решение объединяет в формате единого цифрового пространства:
✅ лучшие практики повышения эффективности производств;
✅ образовательные программы;
✅ аналитические сервисы;
✅ экспертную поддержку.
➡️ В основу обновленной платформы лег опыт, накопленный во время работы с более чем 8,5 тыс. предприятиями по всей России, в том числе …
🔥 Коротко из жизни предприятий Тверской области
✅ Предприятие ООО «Тверь Агропром» 5 августа проведет традиционный масштабный праздник «День поля». Гостям мероприятия представят передовые технологии защиты и питания растений, демонстрационные посевы перспективных сортов сельскохозяйственных культур, а также новинки специализированной техники.
✅ Тверской станкостроительный завод «СтанкоМашКомплекс» — производитель т…
📌 Минпромторг РФ открыл прием заявок на ежегодную отраслевую премию «Промышленная робототехника»
➡️ В 2026 году премия будет присуждаться в пяти номинациях:
✅ «Лидер внедрения промышленных роботов» (присуждается промышленным компаниям за успешную автоматизацию и роботизацию производства);
✅ «Инновации года в российской робототехнике» (присуждается командам, организациям или отдельным специалистам, создавшим уникаль…
🔥 Предприятие «ТД Фримен», ведущий российский производитель ламинатных туб, запустило новую линию автоматической упаковки продукции
📌 Высокотехнологичное оборудование приобретено в рамках программы АО «МСП ЛИЗИНГ» при содействии Управления целевого финансирования Фонда развития промышленности (ФРП) Тверской области.
📌 В рамках проекта компания приобрела машину для автоматической упаковки туб, с ее помощью предприят…
🔥 Как повысить эффективность производства без лишних затрат?
📌 Ответ на этот вопрос знают участники федерального проекта «Производительность труда». На этой неделе итоги первых шести месяцев оптимизации процессов подвели сразу два крупных предприятия Тверской области:
✅ производитель стеллажных систем и мезонинных конструкций «Мануфактура МЕТЕК»;
✅ производитель алюминиевой посуды с антипригарным покрытием «ПК «Лан…
👍3🔥2👏1
Showing the 12 most recent of 12 posts we hold for @frp69. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Citation-graph rank
Citation-graph rank — 502,923 of 1,160,990entries in the measured graph. A weighted position computed from the forward and mention edges below — republished posts weigh more than named mentions — and recomputed periodically, over the whole graph. Published only as this ordinal position, never as a score: a position is a fact, and a score printed beside one channel’s name would read as a verdict this register does not make. The two counts beneath stay separate for the same reason mentions are never summed with forwards anywhere else on this page — a named-by count costs nothing to manufacture. The top 100 by this measure, or how it is computed.
Forward network
Republishes
Channels on the register whose posts this channel has forwarded.
Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.
Mentions
Named by 1 registered channel — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.
Named by
Channels on the register whose posts name this channel's handle.
A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.
Cite this entry
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 8 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“ФРП Тверской области” (@frp69), 492 subscribers as measured 8 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/frp69.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.
