In laboratory settings, collaborative robots (cobots) can enhance productivity by combining human assessment and planning abilities with the robot’s strength and repeatability. This offers several benefits for labs, such as improving test sample processing and reducing errors. However, there is currently a gap in research on how laboratory environments affect cobot deployment and their interaction with lab workers. As robots become more intelligent, they can handle more complex tasks and adapt to dynamic workflows, which is crucial for laboratories with varying needs. To achieve this adaptability, enabling on-site learning for cobots allows lab workers to teach them new tasks directly within their work environment, potentially enhancing user perception and understanding of robots. Therefore, this thesis aims to understand domain considerations for deploying cobots in labs and how these influence teaching interactions, providing insights and implications for future designs. Using contextual inquiry, the study observes lab workflows and interviews lab workers, revealing that labs need flexible robotic systems for small, repetitive tasks and that lab workers seem generally open to using cobots and teaching them new tasks to reduce stress and physical strain. Promising teaching methods identified include physical demonstrations, verbal communication, digital touch screens and clear feedback. Ultimately, the study concludes that integrating cobots with intuitive teaching interfaces can significantly enhance laboratory efficiency and worker satisfaction.

I laboratoriemiljöer kan samarbetande robotar (cobots) öka produktiviteten genom att kombinera människors bedömnings- och planeringsförmågor med robotarnas styrka och repetitiva förmåga. Detta ger flera fördelar för laboratorier, såsom förbättrad provhantering och minskade fel. Det finns dock en brist på forskning om hur laboratoriemiljöer påverkar användningen av cobots och deras interaktion med labbpersonal. När robotar blir mer intelligenta kan de hantera mer komplexa uppgifter och anpassa sig till dynamiska arbetsflöden, vilket ä r avgörande för laboratorier med varierande behov. För att uppnå denna flexibilitet möjliggör on-site-lärande att labbarbetare kan lära robotar nya uppgifter direkt i deras arbetsmiljö, vilket potentiellt förbättrar användarnas uppfattning och förståelse av robotarna. Denna studie syftar därför till att förstå de faktorer som påverkar integrationen av cobots i laboratorier och hur dessa faktorer påverkar interaktionen när labbarbetare lär robotar nya uppgifter. Studien ger insikter och rekommendationer för framtida design. Genom kontextuell undersökning observeras arbetsflöden och labbarbetare intervjuas, vilket visar att laboratorier behöver flexibla robotsystem för små, repetitiva uppgifter och att labbarbetare generellt är positiva till att använda cobots och lära dem nya uppgifter för att minska stress och fysisk belastning. Identifierade lovande undervisningsmetoder inkluderar fysiska demonstrationer, verbal kommunikation, digital touch skärmar och tydlig feedback. Sammanfattningsvis konstaterar studien att integrering av cobots med intuitiva gränssnitt för lärande kan avsevärt förbättra laboratorieeffektivitet och arbetstillfredsställelse.