Salesforce Flow-Schleife: ein Datensatz pro Tag oder Schicht

Veröffentlicht am 29. Oktober 2026 · MultiDatePick

Eine Recruiterin muss einem Auftrag zwölf Schichten hinzufügen. Ein Manager genehmigt eine Woche Urlaub. Eine Eventplanerin bucht einen dreitägigen Workshop und einen Folgetermin. Jedes Mal ist es eine einzige Entscheidung auf einem einzigen Bildschirm, und jedes Mal sollen daraus mehrere Datensätze werden.

Bildschirm-Flows (Screen Flows) haben kein Element, das sagt: "pro Tag einen Datensatz anlegen". Sie bauen es aus drei Standardbausteinen: einer Schleife, einer Zuweisung und einem einzigen Speichern. Dieser Beitrag zeigt das Muster Schritt für Schritt und liefert drei fertige Flows, die darauf aufbauen.

Das Muster stammt aus einem Recruiting-Projekt mit TalentRover, in dem Recruiter einem Auftrag eine ganze Reihe von Schichten hinzufügen mussten. Sie einzeln als Datensätze einzutippen dauerte länger als die Planung selbst. Die Tage und Stunden einmal auswählen und die Schichten von einer Schleife schreiben lassen löste das Problem, und das funktioniert genauso für jedes andere Objekt.

Das Muster in fünf Elementen

Warum nach der Schleife gespeichert wird

Es ist verlockend, Datensätze erstellen in die Schleife zu ziehen: ein Durchlauf, ein Datensatz. Bei drei Tagen klappt das, bei dreißig nicht mehr. Jedes Datensätze erstellen ist ein eigener Speichervorgang in der Datenbank, und Salesforce erlaubt 150 davon pro Transaktion, geteilt mit allen Triggern und Flows, die diese Speichervorgänge auslösen. Speichern in der Schleife verbraucht einen pro Tag.

Eine Sammlung aufbauen und einmal speichern verbraucht insgesamt einen Speichervorgang, egal wie viel der Benutzer gewählt hat. Das ist außerdem schneller und speichert entweder alles oder nichts, sodass ein Fehler nie die Hälfte der Schichten zurücklässt.

	Datensätze erstellen in der Schleife	Sammlung, nach der Schleife gespeichert
Speichervorgänge bei 30 Tagen	30	1
Risiko für Limits	Wächst mit jedem gewählten Tag	Keines durch die Schleife
Bei einem Fehler	Manche Datensätze gespeichert, manche nicht	Alles oder nichts

Einsatzbeispiel: Schichten zu einem Auftrag hinzufügen

Die Recruiterin öffnet den Flow vom Auftrag aus, wählt die Schichttage im Kalender und die Stunden im Zeitraster und klickt auf Weiter. Der Flow schreibt pro Tag eine Schicht, verknüpft mit dem Auftrag.

Der Kalender übergibt die Auswahl als JSON in seiner Ausgabe selectedDatesWithTimesJson an den Flow. Flow kann kein JSON lesen, und genau dafür ist der Parser da. Jeder Eintrag, den er zurückgibt, hat diese Felder:

Feld	Typ	Enthält
fromDate	Date	Den Tag der Schicht
toDate	Date	Bei einer Schicht derselbe Tag; bei einem Zeitraum der letzte Tag
startTime	Uhrzeit	Das erste gewählte Zeitfenster
endTime	Uhrzeit	Das Ende des letzten gewählten Zeitfensters

Aufeinanderfolgende Zeitfenster ergeben eine Schicht, aus 13:00 und 13:30 wird also 13:00 bis 14:00. Wählt man an einem Tag zwei getrennte Blöcke, etwa vormittags und nachmittags, entstehen zwei Einträge und zwei Schichten für diesen Tag.

Einsatzbeispiel: ein Datensatz pro freiem Tag

Urlaub wird meist pro Tag erfasst: Die Lohnabrechnung zählt Tage, und ein nur teilweise genehmigter Antrag muss ohnehin nach Tagen aufgeteilt werden. Hier brauchen Sie nicht einmal den Parser. Die Date-Komponente gibt auch selectedDates aus, eine einfache Textliste mit jedem gewählten Tag, Zeiträume Tag für Tag ausgeschrieben.

Durchlaufen Sie diese Liste direkt. Einziger Haken: Jeder Eintrag ist Text wie 2026-11-09. Eine einzeilige Formel, DATEVALUE({!Loop_Days}), macht daraus ein Datum, bevor die Zuweisung es in den Datensatz übernimmt.

Einsatzbeispiel: ein Datensatz pro Zeitraum

Manches erstreckt sich über mehrere Tage, ist aber eine Sache: ein dreitägiger Workshop, eine Gerätemiete, ein Vor-Ort-Termin von Montag bis Mittwoch. Dafür wollen Sie einen Datensatz mit Start- und Enddatum, nicht drei.

Dafür gibt es die Ausgabe selectedDateRangesJson. Der Kalender fasst aufeinanderfolgende Tage zu einem Zeitraum zusammen: Wer den 9., 10. und 11. wählt, bekommt einen Eintrag vom 9. bis zum 11. Parsen, Schleife, und fromDate und toDate in die Start- und Endfelder übernehmen.

Einen Vorlagen-Flow in Ihrer Org verwenden

Die Vorlagen-Flows speichern in die Objekte Schedule und Event, die mit MultiDatePick mitkommen. Sie lassen sich also unverändert bereitstellen und laufen direkt nach der Installation. Tauschen Sie sie gegen Ihre eigenen Objekte aus, sobald Sie gesehen haben, dass alles funktioniert.

1. Kopieren oder laden Sie das XML des Flows oben herunter.
2. Stellen Sie ihn bereit, aus VS Code. Flow mit VS Code bereitstellen zeigt es Schritt für Schritt.
3. Im Flow Builder öffnen und auf dem ersten Bildschirm auf den Kalender klicken. Geben Sie den Config Name einer Konfiguration ein, die Sie im Einrichtungsassistenten gespeichert oder aus der Config Library importiert haben, damit er Ihre Einstellungen übernimmt.
4. Auf Ihre Objekte umstellen, falls Sie nicht Schedule und Event verwenden: Objekt der Datensatzvariable und die Felder in der Zuweisung ändern.
5. Aktivieren und mit der Flow-Komponente oder als Aktion auf die Datensatzseite bringen. Der Flow liest die Id des Datensatzes aus seiner Variable recordId.

Fehler, die einen Nachmittag kosten

• Speichern in der Schleife. Im Test mit drei Tagen kein Problem, in Produktion mit vierzig ein Limitfehler.
• Den Datensatz nicht zur Sammlung hinzufügen. Die Zuweisung braucht zwei Teile: die Felder setzen, dann die Datensatzvariable per Add der Sammlung hinzufügen. Ohne den zweiten Teil hat das Speichern am Ende nichts zu speichern.
• Text einem Datumsfeld zuweisen. Die Liste selectedDates ist Text. Jeden Eintrag zuerst in DATEVALUE() einpacken.
• Output As JSON ausgeschaltet lassen. Die JSON-Ausgaben werden nur gefüllt, wenn die Kalendereinstellung Output As JSON eingeschaltet ist. Die Vorlagen-Flows schalten sie ein.
• Vom falschen Ort aus starten. Der Flow verknüpft jeden Datensatz mit recordId. Starten Sie ihn vom Auftrag, Ereignis oder der Person, zu der die Datensätze gehören, sonst bleibt die Verknüpfung leer.

Häufige Fragen