本文通过分析了清洁生产评价( Cleaner Production Assessment，CPA)常用方法得出：综合指数评价法操作简单，但类比参照值难获得且可靠性差；BP神经网络法客观性好，方便快捷，但样本不足易导致结果错误是其致命缺陷；然而实际清洁生产评价中企业类型不一且各指标具有多层次性、带有随机性和模糊性，因此选用了模糊数学综合评价法对企业进行清洁生产评价研究；同时在清洁生产评价的基础上尝试研究企业的可持续性水平而选用了∑WESH图评价法，该方法侧重考察企业的环境问题、所用原材料和能源问题，可以为企业的可持续性水平提供参考。　　 以某涂料企业作为研究对象，在结合涂料行业的特点的基础上建立了指标评价体系，用模糊数学综合评价法对该涂料企业进行了清洁生产评价。研究表明该企业清洁生产水平有82.22％的可能性属于“很好”，有15.7％的可能性属于“较好”，有2.08％的可能性属于“一般”，依据最大隶属度原则，可知该涂料企业属于国内清洁生产先进企业；将该结果与国家发改委发布的涂料行业清洁生产评价指标体系分析所得结果进行对比，结果表明，模糊数学综合评价法运用于清洁生产评价是可行的，并且克服了BP神经网络样本不足的缺陷，使得最终的评价结果是清洁生产各指标综合评价的反映。同时将∑WESH图用于评价该涂料企业的可持续性水平得出该涂料企业的可持续水平总体得分为76.35；水的利用水平得分为14，58，优化度为58％；能源利用水平得分为18.75，优化度为75％；材料的稀缺性水平得分为25.00，优化度为100％；材料的危害性得分为18.05，优化度为72％；依据∑WESH图的判别依据可知该企业的可持续水平为好。由此可知，∑WESH图可对企业在能耗、水耗、材料的稀缺性和危害性方面进行定量评价，为促进企业的可持续性改进提供参考。　　 在没有咖啡行业的清洁生产评价标准的情况下，本文依据生命周期理论并考虑咖啡制造业的特点建立了其清洁生产评价体系并用模糊数学评价法进行了评价，研究表明该咖啡企业清洁生产水平有72.42％的可能性属于“很好”，有11.4％的可能性属于“较好”，有11，8％可能属于“一般”，有4.38％可能属于较差，根据最大隶属度原则，可知该涂料企业属于国内清洁生产先进企业。最后将∑WESH图用于评价该咖啡企业的的可持续性水平，结果表明该咖啡企业清洁生产可持续水平得分为74.16；水的利用水平得分为12.50，优化度为50％；能源利用水平得分为14.58，优化度为58％；材料的稀缺性得分为24.16，优化度为97％；材料的危害性得分为25，优化度为100％；企业排放物危害物的危害性得分为15.00，优化度为100％；依据∑WESH评价法的判别依据可知该企业的可持续性水平较好。　　 通过对实例的研究与分析表明，模糊数学综合评价法的操作性强，准确性高，适合于对不同企业进行清洁生产评价；∑WESH图评价法侧重评价企业的潜在环境影响、能耗及水耗问题，可以为企业的可持续性发展提供参考。