4 measurements spanning 7 days, net +4. 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 425–431 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
13 Aug 2026, 17:58
430
+3
7 Aug 2026, 05:05
427
+1
6 Aug 2026, 19:30
426
no change
6 Aug 2026, 08:16
426
first reading
Engagement
20 posts held, back to 16 April 2025 — 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
148.1%
avg views ÷ 430 subscribers
Avg views / post
637
1 post measured
Reaction rate
0.628%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
1
of 20 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 27 July 2026
Posts held
20 (16 April 2025 – 27 July 2026)
Views total
637
Reactions total
4
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
6 Aug 2026, 19:30 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.
Reaction mix
74 reactions across 18 posts, in 4 distinct kinds. The most used accounts for 66.2% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
👍
49
66.2%
❤
21
28.4%
👏
2
2.70%
🔥
2
2.70%
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 18 of the 20 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 74reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 20 most recent posts we hold, published 16 April 2025 to 27 July 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.
➕کارخانههای فردا به چه نیروهایی نیاز دارند؟
تا همین چند سال پیش، از یک کارمند یا اپراتور تولید انتظار میرفت که تجهیزات را بشناسد، دستورالعملها را اجرا کند و سرعت و دقت بالایی در انجام وظایف داشته باشد. اما امروز، با ورود هوش مصنوعی، رباتهای مشارکتی، اینترنت اشیا و کارخانههای هوشمند، این مهارتها دیگر کافی نیستند.
کارخانههای آینده به کارکنانی نیاز دارند که علاوه بر مهارت فنی، توانایی یادگیری، تحلیل و سازگاری ب…
➕برنامهریزی بلادرنگ (Real-time Scheduling)؛ پایان عصر برنامههای ثابت
سالهاست که برنامهریزی تولید بر اساس یک اصل ساده انجام میشود: برنامهای تهیه میشود و واحد تولید موظف است آن را اجرا کند. اما در دنیای امروز، این رویکرد دیگر پاسخگو نیست. تأخیر در تأمین مواد اولیه، خرابی ناگهانی تجهیزات، تغییر سفارش مشتری یا کمبود نیروی انسانی میتواند در چند دقیقه، کل برنامه روز را بیاعتبار کند. به همین دلیل، یکی از مهمترین …
✅ فرآیندهای برنامهریزی زنجیره تأمین
این 5 مرحله کلیدی نقش مهمی در بهبود کارایی "زنجیره تأمین" ایفا میکنند. از پیشبینی تقاضا تا مدیریت ظرفیت، تولید و موجودی، همه مراحل بهصورت هماهنگ برای دستیابی به عملکرد بهینه اجرا میشوند. برنامهریزی فروش و عملیات نیز بهعنوان یک پل ارتباطی بین بخشهای مختلف سازمان عمل میکند تا تعادل در فرآیندها حفظ شود.
1. برنامهریزی تقاضا (Demand Planning):
- هدف: پیشبینی و برنامهریز…
🤩 صنعت 4.0 و صنعت 5.0؛ از «کارخانه هوشمند» تا «کارخانه انسانمحور»
اگر تا چند سال پیش، هدف اصلی کارخانهها افزایش سرعت، کاهش هزینه و اتوماسیون بود، امروز نگاه مدیران تولید تغییر کرده است. دیگر تنها داشتن رباتها، حسگرهای هوشمند یا خطوط تولید خودکار کافی نیست؛ اکنون صحبت از صنعت 5.0 است؛ نسلی از تولید که در آن، فناوری در خدمت انسان و پایداری قرار میگیرد.
صنعت 4.0 که از اوایل دهه ۲۰۱۰ مطرح شد، بر اتصال ماشینها، داد…
⭐️ عملیات چابک در فرایندهای تولیدی
تا چند سال پیش، «چابکی» مفهومی بود که بیشتر با IT و توسعه نرمافزار شناخته میشد. اما امروز، فشار بازار، نوسان تقاضا، اختلال در زنجیره تأمین و افزایش انتظارات مشتری باعث شده فرایندهای تولیدی هم ناچار به چابک شدن باشند. عملیات چابک یعنی توانایی پاسخ سریع، هوشمندانه و کمهزینه به تغییرات، بدون از دست دادن کنترل.
🏷 در تولید سنتی، برنامهریزی بلندمدت، تثبیت فرایند و اجتناب از تغییر، ا…
🌐 مدیریت کارخانه؛ هنر ایجاد تعادل بین تولید، انسان و بهرهوری
مدیریت کارخانه فقط ادارهی ماشینآلات و خطوط تولید نیست؛ مدیریت کارخانه یعنی هماهنگسازی انسان، فرایند، فناوری و تصمیمگیری در محیطی که هر خطا مستقیماً به هزینه، کیفیت و اعتبار سازمان ضربه میزند.
⚙️ یک مدیر کارخانه موفق، قبل از هر چیز «دید سیستمی» دارد. او کارخانه را مجموعهای از اجزای جداگانه نمیبیند، بلکه آن را یک سیستم زنده میداند که تغییر در هر بخ…
🤩 برنامهریزی تجمیعی (Aggregate planning)
برنامهریزی تجمیعی یک فرآیند برنامهریزی میانمدت است که در مدیریت تولید و عملیات برای تعادل عرضه و تقاضا استفاده میشود. این فرآیند شامل تعیین سطوح بهینه تولید، نیروی کار و موجودی در یک دوره زمانی مشخص (معمولاً ۶ تا ۱۸ ماه) است. هدف آن استفاده بهینه از منابع در عین پاسخگویی به تقاضای مشتری با حداقل هزینه است.
🟨 مراحل برنامهریزی تجمیعی
🔸پیشبینی تقاضا:
استفاده از دادههای…
🤩 مهارت عملیاتی در برابر دستورالعملهای خشک
↩️ در بسیاری از سازمانها، موفقیت عملیات به حجم دستورالعملها، رویهها و آییننامهها گره خورده است؛ گویی هرچه مستندات بیشتر باشد، عملکرد بهتر خواهد شد. اما واقعیت عملیات چیز دیگری میگوید: آنچه سیستم را زنده نگه میدارد، مهارت عملیاتی افراد است، نه ضخامت دستورالعملها.
↩️دستورالعملها برای استانداردسازی، انتقال تجربه و کاهش خطا ضروریاند، اما زمانی که جای مهارت را میگیر…
🤩 زنجیره تأمین خودکار؛ آیندهای فراتر از هوشمندی
زنجیرههای تأمین سالها بر پایه پیشبینی و کنترل دستی مدیریت میشدند. اما امروز شرایط بازار، نوسانات ژئوپلیتیک، تغییرات اقلیمی و بحرانهای ناگهانی باعث شدهاند این رویکرد سنتی دیگر پاسخگو نباشد. نسل بعدی در حال ظهور است: زنجیره تأمین خودکار (Autonomous Supply Chain).
در این رویکرد نوین، تصمیمگیری نه فقط هوشمند بلکه خودکار و لحظهای است. حسگرهای اینترنت اشیاء (IoT) د…
🤩 تئوری محدودیتها؛ کلید بهبود بهرهوری در تولید و عملیات
در بسیاری از واحدهای تولیدی، مدیران برای افزایش خروجی، روی افزایش سرعت همه بخشها تمرکز میکنند. اما تئوری محدودیتها (Theory of Constraints) میگوید:
سرعت زنجیره تولید، برابر است با سرعت کندترین حلقه آن.
🔹 گام اول: شناسایی گلوگاه
گلوگاه (Bottleneck) همان بخشی از فرآیند است که بیشترین محدودیت را در ظرفیت تولید ایجاد میکند. این میتواند یک دستگاه خاص، نیر…
🤩 برنامهریزی تولید پیشنگر: عبور از واکنش به پیشبینی
در بسیاری از سازمانهای تولیدی، هنوز هم تصمیمات بر مبنای واکنش به بحرانها، تغییرات لحظهای و سفارشهای فوری گرفته میشود. این رویکرد واکنشی (Reactive) باعث افزایش هزینهها، کاهش بهرهوری و افت کیفیت خدمات میشود. اما راهکار چیست؟ برنامهریزی تولید پیشنگر یا Proactive Production Planning.
✅ 1. برنامهریزی پیشنگر یعنی چه؟
برنامهریزی پیشنگر، روشی هوشمندانه در مدی…
🔹الگوریتمهای یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در تصمیمگیری زنجیره تأمین
در سالهای اخیر، یکی از هیجانانگیزترین تحولات در حوزه بهینهسازی عملیات، ورود الگوریتمهای یادگیری تقویتی (RL) به میدان تصمیمگیری عملیاتی است.
تصور کنید:
یک زنجیره تأمین پویا با هزاران متغیر در جریان است—سفارشها، موجودی، حملونقل، پیشبینی تقاضا، محدودیتهای لجستیکی و تغییرات بازار. حالا فرض کنید بهجای تدوین قوانین ثابت، سیستم یا…
❤2
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @operations_production. 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 — 937,915 of 1,481,306entries 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.
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 13 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“مدیریت تولید و عملیات” (@operations_production), 430 subscribers as measured 13 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/operations_production.
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.