Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for Фабрика производительности

Channel

Фабрика производительности

@perfomance_factory

On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Telegram's recommendations · Cite this entry

1,671subscribers

-10 since we began measuring on 6 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.

Register entry

Telegram ID-1001477874432
TypeChannel
Username@perfomance_factory
Created13 May 2021measured — cross-checked against a third-party dataset (ext.tg_channel)
First recorded6 August 2026
Last confirmed live10 September 2026
Measurements held11
Confirmed unchanged1 time, most recently 10 September 2026
On Telegramt.me/perfomance_factory

Growth

1,6711,6841,677.56 August 2026 — 1,681 subscribers6 August 2026 — 1,681 subscribers10 August 2026 — 1,684 subscribers13 August 2026 — 1,683 subscribers19 August 2026 — 1,680 subscribers23 August 2026 — 1,679 subscribers26 August 2026 — 1,676 subscribers29 August 2026 — 1,675 subscribers1 September 2026 — 1,671 subscribers4 September 2026 — 1,673 subscribers10 September 2026 — 1,671 subscribers6 August 202610 September 2026
11 measurements spanning 35 days, net -10. 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 1,669–1,686 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
10 Sept 2026, 04:581,671-2
4 Sept 2026, 19:591,673+2
1 Sept 2026, 08:531,671-4
29 Aug 2026, 11:171,675-1
26 Aug 2026, 11:321,676-3
23 Aug 2026, 00:461,679-1
19 Aug 2026, 07:171,680-3
13 Aug 2026, 02:031,683-1
10 Aug 2026, 09:071,684+3
6 Aug 2026, 11:341,681no change
6 Aug 2026, 09:521,681first reading

Engagement

13 posts held, back to 14 July 2026the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 2 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.

Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 13 posts for this entry, the most recent from 7 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.

Reaction mix

154 reactions across 13 posts, in 7 distinct kinds. The most used accounts for 37.0% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
👍5737.0%
🔥4227.3%
3925.3%
👌74.55%
😁53.25%
🤝31.95%
👎10.649%

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 154 reactions 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.

Recent posts

7 Aug 2026, 08:29 UTC48 views8 reactionsread 7 August 2026
Photo

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

5 Aug 2026, 06:46 UTC105 views10 reactionsread 7 August 2026
Photo

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🔥41

4 Aug 2026, 07:46 UTC163 views11 reactionsread 7 August 2026
Photo

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🔥42

3 Aug 2026, 05:54 UTC179 views11 reactionsread 7 August 2026
Photo

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

🔥63👍2

29 Jul 2026, 08:33 UTC316 views11 reactionsread 7 August 2026
Photo

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😁31

26 Jul 2026, 06:33 UTC262 views10 reactionsread 7 August 2026
Photo

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

👍43🔥3

25 Jul 2026, 06:15 UTC260 views12 reactionsread 7 August 2026
Photo

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

24 Jul 2026, 06:02 UTC224 views10 reactionsread 7 August 2026
Photo

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

🔥62👍2

22 Jul 2026, 07:11 UTC244 views19 reactionsread 7 August 2026
Photo

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🔥43😁2

22 Jul 2026, 07:09 UTC191 views7 reactionsread 7 August 2026
Photo

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

👌32🤝2

21 Jul 2026, 06:46 UTC241 views19 reactionsread 7 August 2026
Photo

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

16 Jul 2026, 06:02 UTC246 views16 reactionsread 7 August 2026
Photo

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 «

👍75🔥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.

Appears in Telegram’s recommendations for other channels

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.

AI и точка.
@ai4telegram · 891,577
Telegram ranks this channel #28 of 73 here — alongside 72 others — read 8 August 2026
Логика молока
@logikamoloka · 32,714
Telegram ranks this channel #49 of 76 here — alongside 75 others — read 5 September 2026

This channel appears in 2 seed channels' Telegram-generated recommendation lists in total. Each is Telegram’s list for THAT channel, not this one — see how this is measured.

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 10 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“Фабрика производительности” (@perfomance_factory), 1,671 subscribers as measured 10 September 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.