Channel
@perfomance_factory
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Telegram's recommendations · Cite this entry
1,683subscribers
+2 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.
| Telegram ID | -1001477874432 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @perfomance_factory |
| Created | 13 May 2021 — measured — cross-checked against a third-party dataset (ext.tg_channel) |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 13 August 2026 |
| Measurements held | 4 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 13 August 2026 |
| On Telegram | t.me/perfomance_factory |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 13 Aug 2026, 02:03 | 1,683 | -1 |
| 10 Aug 2026, 09:07 | 1,684 | +3 |
| 6 Aug 2026, 11:34 | 1,681 | no change |
| 6 Aug 2026, 09:52 | 1,681 | first reading |
13 posts held, back to 14 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 2 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.
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.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 7 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 13 (14 July 2026 – 7 August 2026) |
| Views total | 2,479 |
| Reactions total | 144 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 7 Aug 2026, 17:44 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.
154 reactions across 13 posts, in 7 distinct kinds. The most used accounts for 37.0% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 👍 | 57 | 37.0% | |
| 🔥 | 42 | 27.3% | |
| ❤ | 39 | 25.3% | |
| 👌 | 7 | 4.55% | |
| 😁 | 5 | 3.25% | |
| 🤝 | 3 | 1.95% | |
| 👎 | 1 | 0.649% |
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 13 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 154reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 13 most recent posts we hold, published 14 July 2026 to 7 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.
Искусственный интеллект и роботизация: почему кадровый дефицит в промышленности нельзя решить только закупкой техники На днях наши коллеги из РЦК Татарстана, Университета Иннополис и другиз региональных центров компетенций провели серию экспертных сессий, посвящённых роботизации и подготовке кадров. Наш руководитель проектов Виктор Иванов принял участие в сессии и собрал для вас ключевые выводы. Спрос на автоматиз…
❤4👍3🤝1
Быстрее помочь человеку вернуться к привычной жизни — именно такой результат стоит за цифрами проекта, который завершился в протезно-ортопедическом центре ООО «Сколиолоджик.ру». Проект реализован совместно с командой РЦК Санкт-Петербурга в рамках федерального проекта «Производительность труда». Совместно со специалистами предприятия эксперты РЦК подробно проанализировали весь производственный цикл. В ходе работы вы…
👍5🔥4❤1
Тема промышленной роботизации сегодня крайне популярна, однако на практике далеко не каждое предприятие обладает бюджетами для покупки сложной техники. Да и на многих участках дорогостоящие решения элементарно не окупаются. Что делать компаниям, которые не готовы к масштабным капиталовложениям, но при этом обязаны повышать эффективность процессов? Отличным решением становится малозатратная автоматизация (Low-Cost A…
👍5🔥4❤2
Наш директор по операционной эффективности Фёдор Дмитриев стал гостем большого выпуска программы «Петербург – город решений» на телеканале Санкт-Петербург. В совместном эфире с председателем городского Комитета по труду и занятости населения Василием Пониделко говорили о тех вызовах, с которыми сегодня сталкиваются предприятия Петербурга. Сюжет получился живым и прикладным, на наш взгляд: показали реальный опыт опт…
🔥6❤3👍2
В соцсетях набирает популярность новый формат — планерки во время совместной пробежки 🏃♀️ 🏃 Логика у авторов простая: пока бежишь, говорить длинные речи физически не получится, так что обсуждение автоматически становится коротким и по делу. Мы тут недавно бегали «Гонку Героев» всей командой — интересно, как много рабочих задач мы могли бы эффективно решить на такой дистанции, если бы применили такой метод? 😄 Вообщ…
👍7😁3❤1
Делимся записью вебинара «Автоматизация производства и снижение брака с помощью ИИ» с Ильей Кожевниковым, основателем и гендиректором ИНДИНС. 🔹На реальных кейсах разобрали🔹 — Выбор пилотного процесса: как найти нужную операцию и просчитать экономический эффект до старта — Сбор и связка данных: как объединить MES, машинное зрение и датчики для обучения ИИ-моделей — Внедрение и метрики: пошаговый план пилота и перевод…
👍4❤3🔥3
У нас так много новостей, что мы не успеваем делиться ими своевременно 🙈 Исправляемся! Наш директор Ирина Голубцова приняла участие в Международном петербургском цифровом форуме, где прошли две ключевые сессии программы «Эффективный регион». Обсуждали два фундаментальных блока: 🔹Роль человека в культуре улучшений: как вовлекать сотрудников, мотивировать команду и формировать среду, где оптимизация процессов станов…
❤4👍4🔥4
5 ошибок, которые срывают обучение сотрудников В первых двух частях (один, два) мы разобрали, как с помощью матрицы компетенций найти уязвимые процессы и по какому 4-шаговому алгоритму передавать навыки. На бумаге схема выглядит логично: нашли узкое место, закрепили за новичком опытного наставника, прошли 4 шага — получили взаимозаменяемость. Но на практике система часто буксует: сотрудники учатся месяцами, допуска…
🔥6❤2👍2
Как правильно обучать сотрудников, если вы обнаружили «узкие места» с помощью матрицы компетенций? В первой части мы разобрали, как с помощью матрицы компетенций найти рискованные процессы — те, которые держатся всего на одном человеке. Допустим, у вас есть операция в «красной зоне» и сотрудник, который по этой задаче знает только теорию или вообще ничего. Просто сказать ему «иди учись у Иванова» — почти гарантиров…
👍10🔥4❤3😁2
Друзья и коллеги! Сегодня у нас грустные новости. В течение нескольких лет мы развивали это сообщество единомышленников: делились опытом, обсуждали ключевые темы бережливого производства и старались поддерживать с вами постоянную связь. Для нас Телеграм всегда был важным каналом коммуникации. Мы много сил вложили в то, чтобы сделать эту площадку полезным и интересным сообществом. Однако статистика и показатели вов…
👌3❤2🤝2
Когда ключевой процесс на участке зависит от одного человека, любое его отсутствие — больничный или отпуск — создает риск простоя. Найти оперативную замену обычно не удается, если знания и навыки не переданы заранее. Для систематизации этой работы и оценки устойчивости процессов предлагаем использовать матрицу компетенций (Skill Matrix) и 4-шаговый метод производственного обучения. Подробно рассказываем о методах и…
❤7👍5👌4🔥2👎1
В Невской ратуше прошла защита проектов программы стажировки «Время расти». Под кураторством экспертов нашего Регионального центра компетенций петербургские школьники и студенты выявили существующие проблемы и оптимизировали процессы. Причем сделали это так, что руководители предприятий теперь используют их наработки в ежедневной практике 💪 Вот три живые истории о том, как свежий взгляд меняет дело: 🔹Кейс 1. ООО «…
👍7❤5🔥4
Showing the 12 most recent of 13 posts we hold for @perfomance_factory. 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.
The reverse of the list above, and a different kind of signal. This does not require this channel to have ever been asked about directly — each row below is a channel we DID ask Telegram about, whose Telegram-generated list happened to include this one. A channel can appear here with an empty list above it, because being named by someone else’s query is independent of having been queried itself.
This channel appears in 1 seed channel's Telegram-generated recommendation list in total. Each is Telegram’s list for THAT channel, not this one — see how this is measured.
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.
“Фабрика производительности” (@perfomance_factory), 1,683 subscribers as measured 13 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/perfomance_factory.
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.