3 measurements spanning 15 days, net +1. 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 54–55 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
2 Sept 2026, 06:27
55
+1
19 Aug 2026, 05:26
54
no change
18 Aug 2026, 06:46
54
first reading
Engagement
15 posts held, back to 19 February 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 page of Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
887.3%
avg views ÷ 55 subscribers
Avg views / post
488
2 posts measured
Reaction rate
0.82%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
2
of 15 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 15 August 2026
Posts held
15 (19 February 2026 – 15 August 2026)
Views total
976
Reactions total
8
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
18 Aug 2026, 06:46 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
Video runtime
4m 28s
Average length
38s
Measured directly from 7 videos 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
77 reactions across 13 posts, in 6 distinct kinds. The most used accounts for 90.9% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
70
90.9%
👏
2
2.60%
🖕
2
2.60%
👍
1
1.30%
🔥
1
1.30%
😍
1
1.30%
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 13 of the 15 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 77 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 15 most recent posts we hold, published 19 February 2026 to 15 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.
مینیاپیزود پنجم | مفهوم OEE در ۳ دقیقه 👉
دستگاهی که ۸۰٪ زمان روشنه، با ۹۰٪ سرعت کار میکنه و ۹۵٪ خروجیش سالمه، فکر میکنی چقدر بهرهوری داره؟ بالای ۹۰ درصد؟ 🤔
جواب واقعی شوکهکنندهست: فقط ۶۸ درصد! 🤯
تو دنیای مدیریت عملیات، شاخصی به اسم OEE (اثربخشی کلی تجهیزات) وجود داره که مثل آزمایش خون برای دستگاههای کارخونه عمل میکنه! این شاخص با ضرب کردن سه فاکتور «در دسترس بودن»، «سرعت کارکرد» و «کیفیت محصول»، بهت نشون می…
👈 تیزر ایپزود پنجم | بهرهوری: از نظریه تا خط تولید
فکر کن دو تا خط تولید داری. تو هر دوتاشون ۱۰ نفر کارگر دارن زحمت میکشن؛ اما خط اول روزی ۱۰۰۰ تا محصول میده بیرون، خط دوم فقط ۷۰۰ تا! 🤯
به نظرت مشکل از تنبلی کارگرهای خط دومه؟
خیلی از مدیرها فکر میکنن «بهرهوری» یعنی بالا سر نیروی کار وایستیم تا تندتر کار کنن؛ اما واقعیت اینه که تند کار کردن فقط باعث افت کیفیت، افزایش خطا و در نهایت فرسودگی نیروی انسانی میشه!
ت…
مینیاپیزود چهارم | رزومه عملیاتی: یک پروژه کوچک 👉
فکر میکنی برای اینکه رزومهات تو چشم مدیران منابع انسانی بیاد، حتماً باید سابقه مدیریت یه پروژه چند میلیاردی رو داشته باشی؟ 🧐
اصلاً اینطور نیست! این بزرگترین سوءتفاهم تازهواردها به دنیای صنعته.
کارفرماها دنبال کلمات قلمبهسلمبه نمیگردن؛ اونا دنبال کسی هستن که بتونه یه مشکل واقعی رو ببینه و حلش کنه. حتی اگه اون مشکل در حد کاهش زمان انتظار تو یه انبار کوچیک باشه…
👈 تیزر اپیزود چهارم | مسیرهای شغلی مدیریت صنعتی
«مدیریت صنعتی خوندیم، خب حالا دقیقاً کجا قراره کار کنیم؟» 🤷♂️
این همون سؤال طلایی و دغدغه اصلیه که تو ذهن تکتک دانشجوها و فارغالتحصیلهای این رشته میچرخه!
خیلیها فکر میکنن مدیریت صنعتی یه مشت تئوریه، اما تو اپیزود چهارم اینداسمنت بهتون نشون میدیم که این رشته در واقع یه جعبهابزار قدرتمند برای حل چالشهای واقعی صنعته. تو این اپیزود، کلیگویی رو کنار گذاشتیم و رف…
مینیاپیزود سوم: گلوگاه چیست؟ 👉
تصور کنید توی یک جاده عریض رانندگی میکنید که ناگهان به یک تونل باریک میرسید؛ چه اتفاقی میافته؟ همه ماشینها مجبور میشن سرعتشون رو کم کنن! 🚗
تو دنیای مدیریت عملیات، به این تونل باریک میگن «گلوگاه» (Bottleneck). فرقی نمیکنه بقیه بخشهای سیستم یا کارخونه شما چقدر سریع کار کنن، خروجی نهایی سازمان شما دقیقاً همونقدری خواهد بود که این گلوگاه اجازه میده. شما همیشه میتونید از روی صف…
👈 تیزر اپیزود سوم | چرا دروس مدیریت صنعتی را میخوانیم؟
فکر میکنی درسهای دانشگاه فقط یه مشت فرمول برای پاس کردن امتحاناته؟ 🎓 وقتی با دید جدید بهشون نگاه کنی، میفهمی داری یه «نقشه گنج» رو میخونی!
وقتی اسم درسهایی مثل تحقیق در عملیات، مدیریت پروژه یا زنجیره تأمین میاد، خیلیا حس میکنن اینا ربطی به دنیای واقعی کسبوکار ندارن. اما واقعیت اینه که چارت درسی مدیریت صنعتی، همون جعبهابزار شما برای کارآفرینی و رهبری تو…
مینیاپیزود دوم | مدلهای تقاضا 👉
چرا یک کارخونه خودرو برای تأمین چرخهاش نباید تحقیقات بازار انجام بده یا از مدلهای پیشبینی استفاده کنه؟ 🚗
خیلی از سازمانها فکر میکنن برای مدیریت موجودی، باید تقاضای تمام قطعات و کالاها رو «پیشبینی» کنن؛ در حالی که این بزرگترین خطاست! تفاوت مرز موفقیت و شکست در زنجیره تأمین، درک فرق بین تقاضای مستقل (Independent) و تقاضای وابسته (Dependent) است.
در مینیاپیزود دوم پادکست ایند…
👈 تیزر اپیزود دوم | آینده مدیریت صنعتی و نقش AI
وقتی روباتها و سیستمهای هوش مصنوعی از برنامهریزی تولید تا کنترل کیفیت رو به دست گرفتن، قراره دقیقاً چیکار کنیم؟ 🤔 پشت میز بشینیم یا بریم تو خط تولید؟
خیلیها فکر میکنن با ورود هوش مصنوعی، دوران مدیریت صنعتی تموم میشه. اما در اپیزود دوم پادکست اینداسمنت، پروفسور افشار بهمون نشون میده که چرا این تازه شروع ماجراست.
ماشینها نظم میارن و تو محاسبات فوقالعادهان، اما…
مینیاپیزود اول | واژهنامه عملیات: ظرفیت نامی در مقابل ظرفیت مؤثر 👉
چرا خط تولیدی که روی کاغذ ظرفیت ۱۰۰۰ واحد در روز داره، در عمل بیشتر از ۷۵۰ واحد خروجی نمیده؟ ⚙️
فاصلهی بین «شرایط ایدهآل روی کاغذ» و «دنیای واقعی کارخونه»، دقیقاً همون نقطهایه که ظرفیت نامی (Design Capacity) رو از ظرفیت مؤثر (Effective Capacity) جدا میکنه. عواملی مثل زمانهای آمادهسازی، تعمیر و نگهداری، استراحت کارکنان و توقفهای ناگهانی باع…
👈 تیزر اپیزود اول | مدیریت صنعتی دقیقاً چیست؟
وقتی میگی «مدیریت صنعتی میخونم»، اولین جوابی که میشنوی چیه؟ «یعنی مدیر کارخونه میشی؟» «همون مهندسی صنایع نیست؟» یا «مدیریتیه دیگه، حسابداری و این چیزا؟» 👀
واقعیت اینه که مدیریت صنعتی، نگاه کردن به دنیا از زاویهی «فرآیندها»ست. جایی که بقیه فقط مشکل یا تأخیر رو میبینن، یک مدیر صنعتی ارتباطها و گلوگاهها رو میبینه و تصمیم میگیره منابع محدود، کِی، کجا و چطور مصرف ب…
❤5
Showing the 12 most recent of 15 posts we hold for @indusmentpod. 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.
Forward network
Republished by
Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.
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.
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 2 September 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“پادکست اینداسمنت | Indusment” (@indusmentpod), 55 subscribers as measured 2 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/indusmentpod.
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.