水泥行业所存在的环境问题,依靠单纯的末端治理是无法解决的。清洁生产将整体预防的环境战略持续应用于生产过程、产品和服务中,是工业污染防治的有效途径;而清洁生产审核是清洁生产中的一个重要环节,探索科学有效的清洁生产审核方法对于准确评估水泥企业的清洁生产水平、实施可持续清洁生产有重要的意义。论文分析了重庆市水泥行业现状,提出了清洁生产审核的主要途径、实施步骤。并针对我国目前清洁生产状况,根据水泥行业清洁生产的具体特点,构建了水泥企业清洁生产水平评价指标体系;在此基础上,运用超标权重的模糊数学评价法对水泥企业清洁生产水平作出了评价,并且探索了神经网络以及数据库技术作为计算机工具在清洁生产审核中的运用。与此同时,以重庆市小南海水泥厂作为典型案例,通过现场调研和基础资料收集、分析,根据《水泥行业清洁生产标准(征求意见稿)》,构建了水泥行业清洁生产水平评价的指标体系。并运用模糊综合评价法研析计算出小南海水泥厂的清洁生产水平。理论和案例证明:模糊数学法可以有效地克服单指标方法的片面性;在模糊数学法中采用超标权重法来处理评价中的指标权重,鼓励了处于各个层次的企业提高自身清洁生产水平。运用模糊数学法对清洁生产水平进行评价是一种比较科学的评价,将评价中各种影响因素共存的复杂性简要化,可以一定程度上削减主观偏好对评价结果的影响。而神经网络作为一种比较成熟的模式识别方法可以考虑引入清洁生产审核中,但是目前清洁生产审核中积累的真实数据非常有限,还不足以进行神经网络样本的训练,制约了神经网络在清洁生产领域的运用。发展清洁生产信息数据库则可以更加有效积累数据,为在清洁生产审核中采用计算机工具奠定基础。